call和apply

call与apply详解

call和apply

 

通过call和apply可以重新定义函数的执行环境,即this的指向,这对于一些应用当中是十分常用的。

 

call()方法示例:

 

function changeStyle(type, value) {

    
this.style[type] = value;

}

var obj = document.getElementById('div1');

changeStyle.call(obj, 
'fontSize''20px');

changeStyle(
'fontSize''30px');  //出错,此时changeStyle中this引用的是window对象

注意changeStyle.call()方法有三个参数。

第一个参数用于指定该函数将被哪个对象所调用。这里指定了obj,也就意味着,changeStyle函数将被obj调用,因此函数体内this指向是obj对象。而第二个和第三个参数对应的是changeStyle函数里的type和value两个形参。最终我们看到的效果是Dom元素obj的字体变成了20px。

 

apply()方法示例:

 

var obj = document.getElementById('div1');

changeStyle.apply(obj, [
'fontSize''20px']);

changeStyle(
'fontSize''30px');  //出错,此时changeStyle中this引用的是window对象

 

apply的用法和call大致相同,只有一点区别,apply只接受两个参数,第一个参数和call相同,第二个参数必须是一个数组,数组中的元素对应的就是函数的形参。

 

内容来源于博客园

转载于:https://www.cnblogs.com/meiqunfeng/archive/2010/06/16/1759264.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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