js忍者秘籍-函数

本文探讨了函数作为第一型对象的特点,并详细介绍了匿名函数、递归函数、可变长度参数函数等概念,同时涉及函数调用机制及类型判断等内容。
###函数根基
>函数是第一型对象
>使用apply和call调用函数
###独特函数
>匿名函数
顾名思义,是没有名字的函数,匿名函数name应该为空,虽然实验Chorme不是如此(不为空,为变量值),IE中测试也不是如此(为undefined)!
>递归函数
    递推中存在函数引用丢失(将递归函数对象清空)的问题,通过在递归中,用this对象来调用递归函数即可。
    此时,谁调用这个递归函数,递归体中this指的就是谁。
    递归函数中声明的内联(匿名)函数在递归体外是不存在的,无法调用的-->这就是为什么全局函数要采用window的方法创建而不是属性创建,如是用属性创建,在外部就无法调用。
>可变长度参数的函数
      使用apply支持可变参数;
     函数重载;
    
>函数类型判断




转载于:https://www.cnblogs.com/fuxiao82/p/166c8650e069ef1e0052d2976dd51f69.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)和数学优化概率(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、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和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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