call和apply的区分

本文通过具体代码示例,详细对比了JavaScript中call与apply函数的使用方式与区别。call与apply都允许一个对象实例的方法被另一个实例借用,但call接受多个参数,而apply接受一个参数数组。
此文章以最简短的方式记录自己对call和apply,欢迎指正错误,我会及时更新理解,希望对各位的查阅有帮助

首先抛出具体代码,方便理解

function A(){
  this.say = function(name, age){
    console.log(name, age)
  }
}

function B(){
  this.walk = function(){
    console.log('I am walking')
  }
}

const a_ins = new A()
const b_ins = new B()

// 将a实例中的方法say,借用给b实例。call带若干个参数
a_ins.say.call(b_ins, 'wangkj', 18) // wangkj 12
// 将a实例中的方法say,借用给b实例。apply带一个参数(该参数为数组,依次带参数)
a_ins.say.apply(b_ins, ['wangkj', 18]) // wangkj 12
相同:

call和apply都是一个对象实例(A的实例)的方法(say)借用给另一个对象实例(B的实例),这样B(没有say方法)就可以使用到A的方法(say)

不同:

call带若干个参数,
apply带一个参数(该参数为数组,依次带参数,如['wangkj', 18])

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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