读源码---thunkify

本文介绍了一个用于转换同步函数为异步 thunk 函数的工具——Thunkify。通过此工具,可以轻松地将传统的回调函数转换为更易于管理和使用的 thunk 函数形式,这对于实现异步流程控制非常有用。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

/** 
 * Module dependencies. 
 */  
  
var assert = require('assert');  
  
/** 
 * Expose `thunkify()`. 
 */  
  
module.exports = thunkify;  
  
/** 
 * Wrap a regular callback `fn` as a thunk. 
 * 
 * @param {Function} fn 
 * @return {Function} 
 * @api public 
 */  
  
function thunkify(fn){  
  // 校验fn参数类型是否是函数
  assert('function' == typeof fn, 'function required');  
  
  return function(){  
    // 创建数组存储参数
    var args = new Array(arguments.length);  
    // 保存this的指向
    var ctx = this;  
  
    for(var i = 0; i < args.length; ++i) {  
      args[i] = arguments[i];  
    }  
  
    return function(done){  
      // 判断回调函数是否执行过,没有执行过就push进参数数组
      // 用来保证回调函数只会执行一次
      var called;  
      args.push(function(){  
        if (called) return;  
        called = true;  
        done.apply(null, arguments);  
      });  
  
      // 经参数数组传递给fn,如果出错就将err传递给回调函数
      try {  
        fn.apply(ctx, args);  
      } catch (err) {  
        done(err);  
      }  
    }  
  }  
}; 
var thunkify = require('thunkify');
var fs = require('fs');

var read = thunkify(fs.readFile);

//var read = thunkify(fs.readFile)('package.json', 'utf8');
read('package.json', 'utf8')(function(err, str){
	
});




                
内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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