JavaScript — 防抖与节流

本文介绍了前端开发中常用的两种优化技术:防抖(Debounce)和节流(Throttle),通过实例展示了如何在输入框事件中应用这些技术,减少频繁操作导致的冗余响应。

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防抖

这个函数接受两个参数:要执行的函数 func 和延迟时间 delay,并返回一个新函数。 新函数在被连续调用的一段时间内只会执行一次,直到调用停止超过 delay 毫秒。

在新函数内部,使用 clearTimeout 清除上一个(如果有的话) setTimeout 计时器,并创建一个新的 setTimeout 计时器,以在延迟时间 delay 后执行 func。由于新函数没法访问 timer 变量,因此使用了闭包来捕获和存储计时器 ID。

这个防抖函数通常用于延迟用户输入事件的响应,以避免不必要的重复 API 请求或计算。

function debounce(fn, delay) {
  let timer;
  return function (e) {
    if (timer) {
      clearTimeout(timer);
    }
    timer = setTimeout(() => {
      fn(e);
    }, delay);
  };
}

节流

这个函数接受两个参数:要执行的函数 func 和延迟时间 delay,并返回一个新函数。 新函数在被连续调用的一段时间内最多只会执行一次,直到延迟时间 delay 过去。

在新函数内部,使用一个变量 timer 标记当前是否已经设置了定时器。如果 timernull,则说明可以执行 func。在执行完 func 后,将 timer 重设为 null。否则,如果 timer 不为 null,则说明上一个定时器还未触发,不需要再设置新的定时器。这就实现了节流作用。

这个节流函数通常用于减少响应频率较高的事件的触发次数,例如浏览器的 resizescroll 事件。

function control(fn, delay) {
  let timer;
  return function (e) {
    if (timer) {
      return;
    }
    timer = setTimeout(() => {
      fn(e);
      timer = null;
    }, delay);
  };
}
内容概要:该白皮书由IEEE发布,聚焦于电信领域大规模AI(尤其是大型电信模型,即LTMs)的发展,旨在为电信行业向6G演进提供创新解决方案。白皮书首先介绍了生成式AI在电信领域的应用潜力,强调其在实时网络编排、智能决策和自适应配置等方面的重要性。随后,详细探讨了LTMs的架构设计、部署策略及其在无线接入网(RAN)核心网中的具体应用,如资源分配、频谱管理、信道建模等。此外,白皮书还讨论了支持LTMs的数据集、硬件要求、评估基准以及新兴应用场景,如基于边缘计算的分布式框架、联邦学习等。最后,白皮书关注了监管和伦理挑战,提出了数据治理和问责制作为确保LTMs可信运行的关键因素。 适合人群:对电信行业及AI技术感兴趣的科研人员、工程师及相关从业者。 使用场景及目标:①理解大规模AI在电信领域的应用现状和发展趋势;②探索如何利用LTMs解决电信网络中的复杂问题,如资源优化、频谱管理等;③了解LTMs在硬件要求、数据集、评估基准等方面的最新进展;④掌握应对LTMs带来的监管和伦理挑战的方法。 其他说明:白皮书不仅提供了理论和技术层面的深度剖析,还结合了大量实际案例和应用场景,为读者提供了全面的参考依据。建议读者结合自身背景,重点关注感兴趣的具体章节,如特定技术实现或应用案例,并参考提供的文献链接进行深入研究。
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