箭头函数

箭头函数:Arrow Function

1:在ES6里面新增了箭头函数:x => x * x 相当于function (x) {return x * x;}

2:箭头函数相当于匿名函数,并且简化了函数定义。箭头函数有两种格式,一种像上面的,只包含一个表达式,连{ ... }return都省略掉了。还有一种可以包含多条语句,这时候就不能省略{ ... }return

x => {
    if (x > 0) {
        return x * x;
    }
    else {
        return - x * x;
    }
}
3:如果要返回一个对象,就要注意,如果是单表达式,这么写的话会报错:
x => { foo: x } 因为和函数体的{ ... }有语法冲突,所以要改为:x => ({ foo: x }
4:头函数看上去是匿名函数的一种简写,但实际上,箭头函数和匿名函数有个明显的区别:箭头函数内部的this是词法作用域,由上下文确定。
现在,箭头函数完全修复了this的指向,this总是指向词法作用域,也就是外层调用者obj
var obj = {
    birth: 1990,
    getAge: function () {
        var b = this.birth; // 1990
        var fn = () => new Date().getFullYear() - this.birth; // this指向obj对象
        return fn();
    }
};
obj.getAge(); // 25
5:由于this在箭头函数中已经按照词法作用域绑定了,所以,用call()或者apply()调用箭头函数时,无法对this进行绑定,即传入的第一个参数被忽略:
var obj = {
    birth: 1990,
    getAge: function (year) {
        var b = this.birth; // 1990
        var fn = (y) => y - this.birth; // this.birth仍是1990
        return fn.call({birth:2000}, year);
    }
};
obj.getAge(2015); // 25
 

转载于:https://www.cnblogs.com/dragonh/p/6285368.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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