$(".js-order_descent_btn").click(()=> { moveDown(this); });如何保证this就是点击按钮

时间: 2024-03-03 18:50:44 浏览: 22
在这种情况下,箭头函数中的`this`并不会被绑定到被点击的按钮上,因为箭头函数不具有自己的`this`绑定。相反,它会继承它所在的词法作用域中的`this`值。 因此,在这个例子中,箭头函数中的`this`会被绑定到它的外部作用域,也就是全局作用域中的`this`值。这种情况下,无论哪个按钮被点击,箭头函数内部的`this`都会指向全局对象,而不是被点击的按钮元素。 因此,使用箭头函数作为`click`事件处理函数时,无法保证`this`就是被点击的按钮元素。为了解决这个问题,可以使用普通的函数定义方式,或者使用`event.currentTarget`来获取被点击的按钮元素。例如: ``` $(".js-order_descent_btn").click(function(event) { moveDown(event.currentTarget); }); ``` 这样可以确保`moveDown`函数接收到的参数就是被点击的按钮元素。
相关问题

$(".js-order_descent_btn").click(function() { moveDown(this); });和$(".js-order_descent_btn").click(()=> { moveDown(this); });的区别

这两个语句的区别在于它们所使用的函数定义方式不同。 第一个语句使用的是普通的匿名函数,它会在运行时动态地创建一个新的函数对象,并将该函数对象作为`click`事件处理函数。在这个匿名函数内部,`this`会被绑定到被点击的元素上,因此它会作为参数传递给`moveDown`函数。 第二个语句使用的是箭头函数,它会在定义时绑定`this`到它所在的词法作用域上。在这个例子中,箭头函数定义在全局作用域中,因此`this`会被绑定到全局对象上。这就意味着,无论哪个按钮被点击,箭头函数内部的`this`都会指向全局对象,而不是被点击的按钮元素。因此,当箭头函数作为`click`事件处理函数时,它会将全局对象作为参数传递给`moveDown`函数,而不是被点击的按钮元素。 因此,第一个语句会正确地将被点击的按钮元素作为参数传递给`moveDown`函数,而第二个语句会将全局对象作为参数传递给`moveDown`函数,这可能会导致错误的行为。

<button type="button" class="staffDetail-display_order_btn js-order_descent_btn" onclick="moveDown(this);">改成Jquery事件

可以使用以下代码将该按钮的onclick事件改写成jQuery事件: ``` $(".js-order_descent_btn").click(function() { moveDown(this); }); ``` 这会为所有class为"js-order_descent_btn"的按钮绑定click事件,并将按钮元素作为参数传递给`moveDown`函数。这样,当按钮被点击时,就会执行`moveDown`函数并对按钮进行操作。

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代码time_start = time.time() results = list() iterations = 2001 lr = 1e-2 model = func_critic_model(input_shape=(None, train_img.shape[1]), act_func='relu') loss_func = tf.keras.losses.MeanSquaredError() alg = "gd" # alg = "gd" for kk in range(iterations): with tf.GradientTape() as tape: predict_label = model(train_img) loss_val = loss_func(predict_label, train_lbl) grads = tape.gradient(loss_val, model.trainable_variables) overall_grad = tf.concat([tf.reshape(grad, -1) for grad in grads], 0) overall_model = tf.concat([tf.reshape(weight, -1) for weight in model.weights], 0) overall_grad = overall_grad + 0.001 * overall_model ## adding a regularization term results.append(loss_val.numpy()) if alg == 'gd': overall_model -= lr * overall_grad ### gradient descent elif alg == 'gdn': ## gradient descent with nestrov's momentum overall_vv_new = overall_model - lr * overall_grad overall_model = (1 + gamma) * oerall_vv_new - gamma * overall_vv overall_vv = overall_new pass model_start = 0 for idx, weight in enumerate(model.weights): model_end = model_start + tf.size(weight) weight.assign(tf.reshape()) for grad, ww in zip(grads, model.weights): ww.assign(ww - lr * grad) if kk % 100 == 0: print(f"Iter: {kk}, loss: {loss_val:.3f}, Duration: {time.time() - time_start:.3f} sec...") input_shape = train_img.shape[1] - 1 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Input(shape=(input_shape,)), tf.keras.layers.Dense(30, activation="relu"), tf.keras.layers.Dense(20, activation="relu"), tf.keras.layers.Dense(1) ]) n_epochs = 20 batch_size = 100 learning_rate = 0.01 momentum = 0.9 sgd_optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=learning_rate, momentum=momentum) model.compile(loss="mean_squared_error", optimizer=sgd_optimizer) history = model.fit(train_img, train_lbl, epochs=n_epochs, batch_size=batch_size, validation_data=(test_img, test_lbl)) nag_optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=learning_rate, momentum=momentum, nesterov=True) model.compile(loss="mean_squared_error", optimizer=nag_optimizer) history = model.fit(train_img, train_lbl, epochs=n_epochs, batch_size=batch_size, validation_data=(test_img, test_lbl))运行后报错TypeError: Missing required positional argument,如何改正

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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import fetch_openml from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder from sklearn.linear_model import LassoCV from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载数据集 abalone = fetch_openml(name='abalone', version=1, as_frame=True) # 获取特征和标签 X = abalone.data y = abalone.target # 对性别特征进行独热编码 gender_encoder = OneHotEncoder(sparse=False) gender_encoded = gender_encoder.fit_transform(X[['Sex']]) # 特征缩放 scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X.drop('Sex', axis=1)) # 合并编码后的性别特征和其他特征 X_processed = np.hstack((gender_encoded, X_scaled)) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_processed, y, test_size=0.2, random_state=42) # 初始化Lasso回归模型 lasso = LassoCV(alphas=[1e-4], random_state=42) # 随机梯度下降算法迭代次数和损失函数值 n_iterations = 200 losses = [] for iteration in range(n_iterations): # 随机选择一个样本 random_index = np.random.randint(len(X_train)) X_sample = X_train[random_index].reshape(1, -1) y_sample = y_train[random_index].reshape(1, -1) # 计算目标函数值与最优函数值之差 lasso.fit(X_sample, y_sample) loss = np.abs(lasso.coef_ - lasso.coef_).sum() losses.append(loss) # 绘制迭代效率图 plt.plot(range(n_iterations), losses) plt.xlabel('Iteration') plt.ylabel('Difference from Optimal Loss') plt.title('Stochastic Gradient Descent Convergence') plt.show()上述代码报错,请修改

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