js内存泄漏

本文通过具体示例讲解了JavaScript中常见的内存泄漏问题,包括全局变量、闭包、未清除的定时器及未清理的DOM引用等,并提供了相应的解决办法。

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<!DOCTYPE html>
<html>
  <head>
    <meta charset="utf-8">
    <title></title>
    <script>
      //1.全局变量引起的内存泄漏
        function show(){
          name='fei';//name是全局变量,不会被回收
        }
        //解决方法:加上use strict使用严格模式,会阻止创建的全局变量

    //2.闭包引起的内存泄漏
         function show(){
           let aBtn=document.getElementsByTagName('input');
           aBtn.onclick=function(){//闭包
             //代码
           }
         }
        //闭包会保存函数中的局部变量,不能释放。
        //解决方法:将事件处理函数定义在外部,或删除dom的引用
        //1.将事件处理函数定义在外部
          function handler(){
            //代码
          }
          function show(){
            let aBtn=document.getElementsByTagName('input');
            aBtn.onclick=handler;
          }
        //2.删除dom的引用
        function show(){
          let aBtn=document.getElementsByTagName('input');
          aBtn.onclick=function(){
            //代码
          }
          aBtn=null;
        }
    //3.定时器没有被清除
    //4.没有清理dom元素的引用
    </script>
  </head>
  <body>

  </body>
</html>

 

转载于:https://www.cnblogs.com/chaofei/p/7800449.html

内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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