什么是JavaScript函数,基础知识大全(全)

JavaScript入门一(JS基础知识) 文章目录一、JavaScript是什么二、网页组成2.读入数据总结 一、JavaScript是什么        JavaScript(简称“JS”)百度解释如下: 是一种具有函数优先的轻量级,解释型或即时编译型的编程语言。虽然它是作为开发Web页面的脚本语言而出名,但是它也被用到了很多非浏览器环境中,JavaScript 基于原型编程、多范式的动态脚本语言,并且支持面向对象、命令式、声明式、函数式编程范式。   & 阅读详情

如果您已经开始学习JavaScript了,那是时候了解下基本函数了,本章节为大家分享JavaScript基本函数!

什么是函数?

一般来说,函数是经过精心挑选和设计以执行特定任务的子程序。

它是一个对象。要执行一个函数,您将调用它,也称为调用函数。您还可以将值传递给函数以在函数中使用。事实上,函数总是会返回一个值。因此,如果您不指定返回值, JavaScript 函数将返回 undefined。

什么是 JavaScript 函数?

您可以通过多种方式在代码中定义 JavaScript函数。首先,您将使用函数声明。您可以使用关键字“function”创建函数声明,然后添加函数的名称。当您使用函数声明时,您将提升函数定义,这将允许您在定义函数之前使用它。

接下来,您有一个任务 JavaScript 函数表达式。这定义了一个匿名或命名的名字 JavaScript 函数。匿名函数是尚未命名的函数。因为函数表达式不能被提升,所以在定义它们之前不能使用它们。

创建函数表达式的较短语法是箭头函数。这种类型的 JavaScript 函数不会创建自己的值。它仅用于编写不同的功能。

参数(arguments)和参数(parameters)

您可能听说过“arguments”和“parameters”这两个术语可以互换使用,这可能会导致您认为它们是同一个东西。虽然这两个术语在涉及 JavaScript 函数时非常相似,但您应该了解一些非常重要的区别。

参数用于定义JavaScript 函数。这意味着参数是在定义 JavaScript 函数是最初创建的名称。在进行函数定义时,您可能会传递多达 255 个 JavaScript 参数。使用逗号将参数与下一个参数隔开。

如何调用函数

当您调用JavaScript 函数时,您正在执行该函数,也称为调用它。要调用函数,首先添加JavaScript 函数的名称,后跟两个括号。为了帮助您更好地理解 JavaScript的这个组件。

如果您当前使用的是Google Chrome,请打开开发者控制台。这将允许您练习 JavaScript 函数。要打开此开发人员控制台,请按 Ctrl + Shift + J(对于 Windows)或Cmd + Opt + J(对于 Mac)。

首先,让我们定义一个名为 logIt的 JavaScript 函数。这个 JavaScript 函数将有一个参数:“city”。执行完此函数后,我们将名称记录到控制台中。它看起来像这样:

如果你想调用这个函数,你可以调用它并将它传递给一个参数。在此示例中,JavaScript 函数名为 Dallas。它看起来像这样:

如果您的函数没有任何参数,则可以使用一组空括号来调用它。它看起来像这样;

什么是 JavaScript 函数返回?

在 JavaScript 中,除非您另行指定,否则每个函数都将返回undefined。让我们通过调用一个空的JavaScript 函数。

在上面的示例中,JavaScript 函数将返回 undefined。要自定义它将返回什么,我们可以使用关键字“return”,然后是我们希望它返回的值。

在上面的示例中,我们已经告诉 JavaScript 函数我们希望它返回false。调用此函数允许这种情况发生。这很重要,因为函数返回的值将返回给函数的调用者。

表达式将创建一个 JavaScript 函数,该函数将给出的一个值是什么 num 参数的两倍的值。然后,您可以调用此 JavaScript 函数并未将返回的值保存到变量中:

注销此测试值会返回结果为 9。关于 return 语句的另一个重要规则是它会立即停止函数。

JavaScript 函数对象

函数本质上是一个函数对象。这是一个事实,即如果某些东西不是原始的,那么它就是一个对象。JavaScript对象用途广泛;它甚至可以让我们将 JavaScript 中的函数作为参数移动到另一个 JavaScript 函数。

当一个 JavaScript 函数接受另一个参数函数时,这是一个高阶函数。无论您目前是否参加了会议 JavaScript 训练营,您很可能已经在 JavaScript 使用过一个高阶函数,但并没有意识到这一点。这方面的两个例子是Array.prototype.filter和Array.prototype.mapand。这些只是众多高阶函数中的一小部分。

总结:总而言之,JavaScript 函数是一个对象。它是子程序的一部分,其目标是完成一种特定类型的任务。一个 JavaScript 函数被提升,而一个表达式没有。要执行 JavaScript 函数,您将调用它,这称为调用函数。您也可以将值传递给函数,以便在函数中使用它,也称为参数,而其本身的值是参数。一个函数总是会返回一个值,但是 JavaScript 中没有返回值的函数会以未定义的形式返回。

JavaScript基础——4.JS函数 JS 函数声明需要以 function 关键字开头,后面跟上空格以及函数名,函数体用花括号括起来 格式如下:function 函数名(参数) {// 函数中的代码// 示例代码 函数声明// 函数表达式 类似于 python中的匿名函数。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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