ES6中 var、let 及 const 区别

本文深入探讨JavaScript中var、let及const的区别,解析提升、暂时性死区等概念,对比不同变量声明方式的特点,帮助理解作用域及变量管理。

var、let 及 const 区别

  • 涉及面试题:什么是提升?什么是暂时性死区?var、let 及 const 区别?

对于这个问题,我们应该先来了解提升(hoisting)这个概念。

console.log(a) // undefined
var a = 1

从上述代码中我们可以发现,虽然变量还没有被声明,但是我们却可以使用这个未被声明的变量,这种情况就叫做提升,并且提升的是声明。

对于这种情况,我们可以把代码这样来看

var a
console.log(a) // undefined
a = 1

到这里为止,我们已经了解了 var 声明的变量会发生提升的情况,其实不仅变量会提升函数也会被提升。

console.log(a) // ƒ a() {}
function a() {}
var a = 1

对于上述代码,打印结果会是 ƒ a() {},即使变量声明在函数之后,这也说明了函数会被提升,并且优先于变量提升。

说完了这些,想必大家也知道 var 存在的问题了,使用 var 声明的变量会被提升到作用域的顶部,接下来我们再来看 let 和 const 。

我们先来看一个例子:

var a = 1
let b = 1
const c = 1
console.log(window.b) // undefined
console.log(window. c) // undefined

function test(){
  console.log(a)
  let a
}
test()

首先在全局作用域下使用 let 和 const 声明变量,变量并不会被挂载到 window 上,这一点就和 var 声明有了区别。

再者当我们在声明 a 之前如果使用了 a,就会出现报错的情况

报错的原因是因为存在暂时性死区,就是在代码块中,使用 let、const 声明变量之前,该变量是不可用的,这也是 let 和 const 优于 var 的一点。

那么最后我们总结下这小节的内容:

  • 函数提升优先于变量提升,函数提升会把整个函数挪到作用域顶部,变量提升只会把声明挪到作用域顶部
  • var 存在提升,我们能在声明之前使用。let、const 因为暂时性死区的原因,不能在声明前使用
  • var 在全局作用域下声明变量会导致变量挂载在 window 上,其他两者不会
  • let 和 const 作用基本一致,但是用 const 声明的变量不能被改变
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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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