call和apply和bind

本文深入解析JavaScript中的Function.call, Function.apply及Function.bind方法。详细介绍了这些方法的参数、返回值及使用场景,帮助读者理解如何在实际编程中灵活运用。

function.call(thisArg, arg1, arg2, …)
参数
thisArg
可选的。在 function 函数运行时使用的 this 值。
请注意,this可能不是该方法看到的实际值:
如果这个函数处于非严格模式下,则指定为 null 或 undefined 时会自动替换为指向全局对象,原始值会被包装。

arg1, arg2, …
指定的参数列表。
返回值
使用调用者提供的 this 值和参数调用该函数的返回值。若该方法没有返回值,则返回 undefined。

练习理解链接:https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/JavaScript/Reference/Global_Objects/Function/call

apply() 方法调用一个具有给定this值的函数,以及作为一个数组(或类似数组对象)提供的参数。

注意:call()方法的作用和 apply() 方法类似,区别就是call()方法接受的是参数列表,
而apply()方法接受的是一个参数数组。

function.apply(thisArg, [argsArray])
参数
thisArg
必选的。在 function 函数运行时使用的 this 值。
请注意,this可能不是该方法看到的实际值:如果这个函数处于非严格模式下,
则指定为 null 或 undefined 时会自动替换为指向全局对象,原始值会被包装。
argsArray
可选的。一个数组或者类数组对象,其中的数组元素将作为单独的参数传给 func 函数。
如果该参数的值为 null 或 undefined,则表示不需要传入任何参数。从ECMAScript 5 开始可以使用类数组对象。
返回值
调用有指定this值和参数的函数的结果。

练习理解链接:https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/JavaScript/Reference/Global_Objects/Function/apply

bind() 方法创建一个新的函数,在 bind() 被调用时,
这个新函数的 this 被指定为 bind() 的第一个参数,而其余参数将作为新函数的参数,供调用时使用。

function.bind(thisArg[, arg1[, arg2[, …]]])
参数
thisArg
调用绑定函数时作为 this 参数传递给目标函数的值。
如果使用new运算符构造绑定函数,则忽略该值。
当使用 bind 在 setTimeout 中创建一个函数(作为回调提供)时,作为 thisArg 传递的任何原始值都将转换为 object。
如果 bind 函数的参数列表为空,执行作用域的 this 将被视为新函数的 thisArg。

arg1, arg2, …
当目标函数被调用时,被预置入绑定函数的参数列表中的参数。

返回值
返回一个原函数的拷贝,并拥有指定的 this 值和初始参数。

练习理解链接:https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/JavaScript/Reference/Global_Objects/Function/bind

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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