ES6新特性箭頭函式（Arrow Function）
1.對 this 的關聯。函式內建 this 的值，取決於箭頭函式在哪兒定義，而非箭頭函式執行的上下文環境。
2.new 不可用。箭頭函式不能使用 new 關鍵字來例項化物件，不然會報錯。
3.this 不可變。函式內建 this 不可變，在函式體內整個執行環境中為常量。
4.沒有arguments物件。更不能通過arguments物件訪問傳入引數。只能使用顯式命名或其他ES6新特性來完成。
這些差異的存在是有理可循的。首先，對this的繫結是JavaScript錯誤的常見來源之一。容易丟失函式內建數值，或得出意外結果。其次，將箭頭函式限制為使用固定this引用，有利於JavaScript引擎優化處理。
原文：http://www.jb51.net/article/50770.htm 謝謝分享
相關推薦
ES6新特性箭頭函式（Arrow Function）
箭頭函式是ECMAScript 6最受關注的更新內容之一。它引入了一種用「箭頭」（=>）來定義函式的新語法，它…它碉堡了~。箭頭函式與傳統的JavaScript函式主要區別在於以下幾點：1.對 this 的關聯。函式內建 this 的值，取決於箭頭函式在哪兒定義，而非
ES6箭頭函式（Arrow Functions）
ES6可以使用“箭頭”（=>）定義函式，注意是函式，不要使用這種方式定義類（構造器）。 一、語法 1. 具有一個引數的簡單函式 1 2 var single = a => a single('hello, world'
ES6新特性使用小結（三）
數組 col kset 布爾值 key 報錯 false 新特性 垃圾 九、數據類型 Symbol /* * Symbol 數據類型 概念： Symbol 提供一個獨一無二的值 * */ { let a1 = Symbol(); let a2
ES6新特性使用小結（四）
aso 數據 定義 mon 過濾 != style nbsp com 十一、Proxy 、Reflect ①、Proxy 的概念和常用方法 { let obj = { //1、定義原始數據對象
12c 新特性-統一審計（Unified Auditing）
sele true chmod pre nan rdb roo login 12c 數據庫版本12.1.0.2生產環境可以關閉掉這個特性。 1、默認關閉統一審計 SYS@orcl1> SELECT VALUE FROM V$OPTION WHERE PARAMETER
型別函式（type function）
在C和C++中，我們常見的是值函式（value function），即函式接收的引數是某些值，而且函式的返回結果也是值。 至於型別函式（type function），即函式接收某些型別的實參，並生成一個型別作為函式的返回結果。 例子： 1、內建函式sizeof就是一個型別函式，它返回
高斯函式（Gaussian function）的詳細分析
摘要 論文中遇到很重要的一個元素就是高斯核函式，但是必須要分析出高斯函式的各種潛在屬性，本文首先參考相關材料給出高斯核函式的基礎，然後使用matlab自動儲存不同引數下的高斯核函式的變化gif動圖，同時分享出原始碼，這樣也便於後續的論文寫作。 高斯函式的基礎
吳恩達深度學習筆記（7）--邏輯迴歸的代價函式（Cost Function）
邏輯迴歸的代價函式（Logistic Regression Cost Function） 在上一篇文章中，我們講了邏輯迴歸模型，這裡，我們講邏輯迴歸的代價函式（也翻譯作成本函式）。 吳恩達讓我轉達大家：這一篇有很多公式，做好準備，睜大眼睛！代價函式很重要！ 為什麼需要代價函式： 為
sql server 2016新特性 查詢儲存（Query Store）的效能影響
前段時間給客戶處理效能問題，遇到一個新問題， 客戶的架構用的是 alwayson ,並且硬體用的是4路96核心，記憶體1T ，全固態快閃記憶體盤，sql server 2016 。 問題 描述 客戶經常出現系統卡住的現象，從當時跟蹤的語句執行情況看 是補卡住了，但每次的阻塞源頭都不一樣，當
[深度學習] 神經網路中的啟用函式（Activation function）
20180930 在研究調整FCN模型的時候，對啟用函式做更深入地選擇，記錄學習內容 啟用函式（Activation Function），就是在人工神經網路的神經元上執行的函式，負責將神經元的輸入對映到輸出端。 線性啟用函式：最簡單的linear fun
自動文摘（Automatic document summarization）方法綜述（三）——基於次模函式（submodular function）最大化的方法
自動文摘（Automatic document summarization）方法綜述的第一篇文章（一）總結了基於中心的（Centroid-based）方法和基於圖的（graph-based）方法，第二篇文章（二）總結了基於最優化的（optimization-ba
統計學習方法：核函式（Kernel function）
作者：桂。 時間：2017-04-26 12:17:42 前言 之前分析的感知機、主成分分析（Principle component analysis, PCA）包括後面看的支撐向量機（Support vector machines, SVM），都有用到核函式。核函式是將訊號對映到高維
分位數（quantile）與分位函式（quantile function）
分位函式 對於一個連續且單調的的分佈函式，例如關於隨機變數X的累計分佈函式F，設有一概率p（0<=p<=1），分位函式Q返回閾值x使得 亦即。 當分佈函式F是連續函式時，更有。 分位數 分位數，也即分佈函式中的分位點，是分位函式返回的值。 【轉載請
似然函式（Likelihood function）是什麼
上次在尋找線性迴歸最小化函式時，又引出一個新的地雷，一個新的不知道，我們繼續上路，開足馬車繼續尋找“似然函式”，它到底是什麼呢？先來到WIKI上看看定義：In statistics, a likelihood function (often simply the likeli
可重入函式（reentrant function）
由於用到了strtok函式，順便搜了一下reentrant，看這篇講的不錯，貼來~~ 原帖地址：http://blog.chinaunix.net/u/27708/showart_322733.html 可重入函式這一概念早有接觸，但一直未有系統的理解，最近閱讀《 APUE
logistic迴歸詳解(二）：損失函式（cost function）詳解
有監督學習 機器學習分為有監督學習，無監督學習，半監督學習，強化學習。對於邏輯迴歸來說，就是一種典型的有監督學習。 既然是有監督學習，訓練集自然可以用如下方式表述： {(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xm,ym)} 對於這m個訓練樣本，每個樣本本身
啟用函式（Activation function）
神經網路中使用啟用函式來加入非線性因素，提高模型的表達能力。 ReLU(Rectified Linear Unit,修正線性單元) f(x)={0,x,x≤0x>0f(x)={0,x≤0x,x>0 詳細公式ReLU: f(x)其中σ(z)=∑i=1infσ(x−i+0.5)≈log
機器學習（一）：啟用函式（Activation Function）
0. 啟用函式 上圖為wiki上的定義：啟用函式定義了每個節點（神經元）的輸出和輸入關係的函式。 下表：常用啟用函式 編號 函數 公式 1) sigmoid(
為什麼神經網路中需要啟用函式（activation function）？
在看tensorflow的時候，發現書中程式碼提到，使用ReLU啟用函式完成去線性化為什麼需要啟用函式去線性化？查了一下quaro，覺得這個回答能看明白（順便問一句，截圖算不算引用？？）---------------------------------------------
神經網路中的啟用函式（activation function）-Sigmoid, ReLu, TanHyperbolic(tanh), softmax, softplus
不管是傳統的神經網路模型還是時下熱門的深度學習，我們都可以在其中看到啟用函式的影子。所謂啟用函式，就是在神經網路的神經元上執行的函式，負責將神經元的輸入對映到輸出端。常見的啟用函式包括Sigmoid、TanHyperbolic(tanh)、ReLu、 sof