闭包

闭包是JavaScript中的一个重要概念,它允许内部函数访问外部函数的局部变量,即使外部函数已经执行完毕。闭包的特点包括读取外部变量、延长变量生命周期和函数嵌套。它们常用于保护变量安全、持久化数据。闭包的产生通常在函数作为返回值或参数时发生。然而,过度使用可能导致内存泄漏,需谨慎使用。应用实例包括模块模式,如在IIFE中创建私有变量和方法。要避免内存问题,适时释放不再需要的闭包。

1. 简介

闭包就是能够读取其他函数内部变量的函数。只有函数内部的子函数才能读取局部变
量,在本质上,闭包是函数内部和函数外部连接起来的桥梁。

当函数可以记住并访问所在词法作用域时,就产生了闭包,即使函数是在当前词法作
用域之外执行

2.定义

如果在一个内部函数里,对在外部作用域(但不是全局作用域)的变量进行引用,
那么内部函数就被认为是闭包(closure)。

3.特点

1.可以读取自身函数外部的变量(沿着作用域链寻找)先从自身开始查找,如果自身		 
没有才会继续往上级查找,自身如果拥有将直接调用。(哪个离的最近就用哪一
个)
2.延长内部变量的生命周期
3.函数b嵌套在函数a内部
4.函数a返回函数b

4.作用

在函数a执行完并返回后,闭包使得JavaScript的垃圾回收机制不会收回a所占用的资源,因为a
的内部函数b的执行需要依赖a中的变量,闭包需要循序渐进的过程。

5.构成

闭包由俩个部分构成:
	- 函数 		
	- 以及创建该函数的环境

6.应用场景

1.保护函数内的变量安全。函数a中只有函数b才能访问,而无法通过其他途径访问到,因此保
	护了i的安全性。
2.在内存中维持一个变量
demo:

	var test = (function() {
		var a = 1;
		function add(val){
			a += val;
		}
		return {
			add1() {
				add(1);
			},
			add2() {
				add(2);
			},
			result() {
				return a;
			}
		}
	})();
	这种方式也叫作模块模式

7.缺点

滥用闭包会造成内存泄露,因为闭包中引用到的包裹函数中定义的变量都永远不会被释放,所
以我们应该在必要的时候,及时释放这个闭包函数

8.如何产生闭包

作用域应用的特殊情况,有两种表现:
1.函数作为参数被传递
2.函数作为返回值被返回

// 函数作为返回值
		function create() {
		    const a = 100
		    return function () {
		        console.log(a)
		    }
		}
		
		const fn = create()
		const a = 200
		fn() // 100

// 函数作为参数被传递
		function print(fn) {
		    const a = 200
		    fn()
		}
		const a = 100
		function fn() {
		    console.log(a)
		}
		print(fn) // 100
【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程,提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息与观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估与对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计与评估的理解。
本软件实现了一种基于域有限差分法结合间反转算法的微波成像技术,旨在应用于乳腺癌的早期筛查。其核心流程分为三个主要步骤:数据采集、信号处理与三维可视化。 首先,用户需分别执行“WithTumor.m”与“WithoutTumor.m”两个脚本。这两个程序将在模拟生成的三维生物组织环境中进行电磁仿真,分别采集包含肿瘤模型与不包含肿瘤模型的场景下的原始场数据。所获取的数据将自动存储为“withtumor.mat”与“withouttumor.mat”两个数据文件。 随后,运行主算法脚本“TR.m”。该程序将加载上述两组数据,实施间反转算法。算法的具体过程是:提取两组仿真信号之间的差异成分,通过一组专门设计的数字滤波器对差异信号进行增强与净化处理,随后在数值模拟的同一组织环境中进行间反向的电磁波传播计算。 在算法迭代计算过程中,系统会按预设的周期(每n次迭代)自动生成显示三维模拟空间内特定二维切面的电场强度分布图。通过对比观察这些动态更新的二维场分布图像,用户有望直观地识别出由肿瘤组织引起的异常电磁散射特征,从而实现病灶的视觉定位。 关于软件的具体配置要求、参数设置方法以及更深入的技术细节,请参阅软件包内附的说明文档。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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