8个你可能不知道答案的常见JavaScript面试问题

20道Vue.js常见面试题 虚拟 DOM 是用 JavaScript 对象表示真实 DOM 的一种抽象。当数据变化时,Vue 会通过 Diff 算法对比新旧虚拟 DOM 的差异,并高效更新真实 DOM。Vue.js 是一个用于构建用户界面的渐进式 JavaScript 框架,适合开发单页应用(SPA)。必须是一个函数以确保每个组件实例都有自己的独立数据,而不会共享引用数据(防止数据污染)。指令是用于操作 DOM 的特殊标记。Vuex 是 Vue 的状态管理工具,主要用于跨组件共享状态。Vue 的双向绑定是通过。 阅读详情

不管你喜不喜欢,棘手的问题仍然会被野外的面试官问到。

 

原因是,这些问题可以告诉你很多关于你对语言的核心理解,因此你是否适合这份工作。

这些问题中涉及的常见概念包括:

  • Hoisting
  • 关闭
  • 范围
  • 值与引用类型
  • 原型继承

今天我们要一石二鸟。

准备好迎接下一次面试并立即复习核心概念。

1、为什么 typeoff是未定义的?

var y = 1;
if (function f() {}) {
 y += typeof f;
}

console.log(y); // 1undefined

解释

  • 条件语句if(function f() {})返回function f() {}真值,因此代码在 if 语句内执行。
  • typeof f返回undefined,因为该函数f(){}从未在语句外if声明,所以它不“存在”在if括号外if (f(){}) { It doesn't exist here }

这就是我们“修复”此代码片段的方式:

var y = 1;

function f() {}; //declare function outside if brackets

if (f) { //f exists so we enter the if block
 y += typeof f; //here typeof f is function
}

console.log(y); // 1function

2、写一个闭包的例子

function createFunction(msg) {
   return function(name) {
       return msg + name;
  }
}

let myFunc = createFunction("Hey ");
console.log(myFunc("Dude")); // Hey Dude

解释

  • 第一个函数(createFunction)返回一个匿名函数
  • 匿名函数msg从外部函数(createFunction())+name自身返回参数。

当我们声明变量javascript let myFunc = createFunction("Hey ")时,变量myFunc持有对外部返回的匿名函数的引用

有趣的是,当您调用javascript myFunc("Dude")(仅传递“名称”参数)时,它仍然“记住”执行msg时传入的值createFunction()。

从创建函数的外部“范围”访问变量的能力是闭包的定义之一。

在此处了解有关闭包的更多信息

3、编写一个可以像 multiply(2)(5)(10) 一样调用并返回 100 的 multiply() 函数

这与上面的示例类似,不同之处在于我们正在重新调整一个附加函数并立即调用所有函数(不使用变量来保存引用)

function multiply(x) {
   return function(y){
       return function(z) {
         return x*y*z;
      };
  }
}

multiply(2)(5)(10) //100

通过调用 multiply like

javascript multiply(2)(5)(10)

我们正在一个接一个地调用返回的函数。

我们可以使用中间变量使其更清晰。我们来看一下:

let func1 = multiply(2); // x is 2
console.log(func1) // function(y) { return function(z) { return x*y*z } }

let func2 = func1(5); // y is 5
console.log(func1) // function(z) { return x*y*z }

func2(10); // z is 10
// finally has all 3 values and returns their product.

在此处了解有关嵌套函数的更多信息

4、delete局部变量的运算符

以下代码的输出是什么?

let output = (function(x) {
   delete x;
   return x;
})(0);

*删除运算符旨在用于删除对象的属性,而不是值类型(在本例中为数字)。

这会起作用:

let obj = { name: 'Gus', age: 32 }
delete obj.age;

console.log(obj) // { name: 'Gus' }

5、delete对象运算符

const Person = {
   name: 'Gus',
   age: 32,
}

const person1 = Object.create(Person);
delete person1.age

console.log(person1.age); // 32
  • person1创建时将其原型设置为Person对象。
  • 当实例person1的age属性被删除时,我们仍然可以访问age原型对象(Person)的属性
  • 这就是为什么它似乎不起作用的原因。

这是一个很大的话题,你可以在这里了解更多

6、delete数组运算符

记录 arr.length 的结果是什么?

 let arr = ["a", "b", "c", "d"];
 delete arr[2];

 arr.length // 4
  • 在数组上使用时,删除运算符将删除元素设置为“空”,但不会将其从数组中删除,也不会更改数组的长度。

7、两个 console.log 的值是多少?

var favouriteAnime = "Dragon Ball";
(function() {
   console.log(favouriteAnime);
   var favouriteAnime = "Naruto";
   console.log(favouriteAnime);
})();

// undefined
// Naruto

以下是编译器如何解释这段代码:

var favouriteAnime; // declared and initialized with undefined
(function() {
   console.log(favouriteAnime);
   var favouriteAnime = "Naruto";
   console.log(favouriteAnime);
})();

favouriteAnime = "Dragon Ball";

// undefined
// Naruto

声明 JavaScript 函数和变量时要记住一些事情。

  • 变量赋值(myVar = 5) 优先于函数声明(function func(){})
  • 函数声明(function func(){}) 优先于变量声明(var myVar;) *let 或 const
  • 函数声明 (function func(){}) 被提升到变量声明 (var myVar;) 之上,但未被提升到变量赋值 (myVar = 5;) 之上。

作为最佳实践,您应该始终在调用函数之前声明它们。

在此处了解有关提升的更多信息

8、你会如何检查一个数字是否是整数?

检查数字是否为十进制或整数的最简单方法是使用内置的Number.isInteger()

console.log(Number.isInteger(4)); // true
console.log(Number.isInteger(12.2)); // false
console.log(Number.isInteger(0.3)); // false

另一种方法是看除以 1 是否还有余数。

function isInt(num) {
 return num % 1 === 0;
}

console.log(isInt(4)); // true
console.log(isInt(12.2)); // false
console.log(isInt(0.3)); // false

注意:在处理浮点数时,JavaScript 的精度是有限制的。如果你检查Number.isInteger(1.0000000000000001)将返回true。你可以在这里了解更多

结论

请记住按 F12 并亲自尝试这些示例。

这个微小的动作将帮助您更长时间地记住所学内容。

这是我们今天看到的内容的回顾:

  • 为什么 typeoff是未定义的?
  • 写一个闭包的例子
  • 编写一个可以像 multiply(2)(5)(10) 一样调用并返回 100 的 multiply() 函数
  • 局部变量的删除运算符
  • 对象上的删除运算符
  • 数组上的删除运算符
  • 两个 console.log 的值是多少?
  • 你会如何检查一个数字是否是整数?

谢谢阅读!如果你喜欢这篇文章*在下面发表评论(你可以打个招呼!),如果对你有帮助,记得点赞支持哦!

为了更好的让大家认识到 JavaScript 的精髓,我们在三十天计划群里推出了几节非常重要的 JavaScript 课程体系,而且每个系列知识点都保障是完整的。感兴趣可以通过下方的练习方式参与课程哦 。如果你正在学习 JavaScript,我们已经在三十天计划中完成了 4 个综合项目实战,那不妨可以听下这个课程体系,三十天计划群里还提供了算法、数组等知识体系!

前端工程师成长方法

更多完整 JavaScript 课程体系在我们的系统班里有完整的呈现,包含了 JavaScript 基础篇、重点、算法、原理、面试题、实战案例讲解!同时也为你提供了前端高级工程师成长体系!(详细看下图内容)

如果需要深度学习的同学可以联系助理老师了解详细的课程以及课程的报名方式!(不定期会推出活动,有大额优惠券推出,活动详情联系助理老师了解即可!)如果你才开始学习前端,那么可以先学习我们的三十天计划(零基础的同学报名系统班同学可以和老师沟通制定学习计划,可以得到更快的成长!)

为帮助到一部分同学不走弯路,真正达到一线互联网大厂前端项目研发要求,首次实力宠粉,打造了《30 天挑战学习计划》,内容如下:

HTML/HTML5,CSS/CSS3,JavaScript,真实企业项目开发,云服务器部署上线,从入门到精通

  • PC 端项目开发(1 个)
  • 移动 WebApp 开发(2 个)
  • 多端响应式开发(1 个)

共 4 大完整的项目开发 !一行一行代码带领实践开发,实际企业开发怎么做我们就是怎么做。从学习一开始就进入工作状态,省得浪费时间。

从学习一开始就同步使用 Git 进行项目代码的版本的管理,Markdown 记录学习笔记,包括真实大厂项目的开发标准和设计规范,命名规范,项目代码规范,SEO 优化规范

从蓝湖 UI 设计稿 到 PC 端,移动端,多端响应式开发项目开发

  • 真机调试,云服务部署上线;
  • Linux 环境下 的 Nginx 部署,Nginx 性能优化;
  • Gzip 压缩,HTTPS 加密协议,域名服务器备案,解析;
  • 企业项目域名跳转的终极解决方案,多网站、多系统部署;
  • 使用 使用 Git 在线项目部署;

这些内容在《30 天挑战学习计划》中每一个细节都有讲到,包含视频 + 图文教程 + 项目资料素材等。只为实力宠粉,真正一次掌握企业项目开发必备技能,不走弯路 !

过程中【不涉及】任何费用和利益,非诚勿扰 。

如果你没有添加助理老师微信,可以添加下方微信,说明要参加 30 天挑战学习计划,来自优快云!老师会邀请你进入学习,并给你发放相关资料。

30 天挑战学习计划 Web 前端从入门到实战 | arry老师的博客-艾编程

2025年面试中常见的 Vue 问题70题及答案,8000字长文持续更新... 答案:Vue.js 是一个渐进式的 JavaScript 框架,用于构建用户界面。它的核心理念是通过尽量简单的 API 提供响应式数据绑定和组件化开发,使开发者能够轻松构建复杂的单页应用(SPA)。答案:Vue 组件是 Vue 应用的基本构建块。每个组件都有自己的模板、逻辑和样式。可以通过方法或单文件组件(.vue文件)来定义组件。使用时,只需在父组件的模板中引用子组件即可。// 定义一个组件</div>'});答案:Vuex 是 Vue 的状态管理库,用于集中管理应用的状态。它通过state。 阅读详情

相关推荐

点云处理工具——pclpy安装

pclpy介绍及详细安装过程 文章目录pclpy简介下载:安装测试 pclpy简介 pclpy是点云库(PCL)的Python绑定。使用CppHeaderParser和pybind11从头文件生成。 这个库正在积极开发中,api可能会发生变化。所包含的模块确实可以工作,但测试还不完整。目前只支持Windows和python 3.6 x64。 许多其他python库尝试绑定PCL。最流行的是python-pcl,它使用Cython。虽然Cython非常强大,但绑定c++模板并不是它的强项(PCL大量使用模.

图像处理、SLAM、PCL、OpenCV爱好者 1万+

如何评价 Typeoff、Typeless、讯飞听见这三款语音输入工具?

本文对比了三款主流语音转文字工具(Typeoff、Typeless、讯飞听见)的实际使用体验。Typeoff中文识别准确率高(95%+),支持中英文混说和方言,操作简单且性价比最优(年费不到200元),适合日常办公和学习场景。Typeless英文识别优秀但价格偏高(年费近千元),更适合英文高频用户。讯飞听见专业功能强大但操作复杂,适合专业会议和多语种需求。综合建议普通用户选择Typeoff,既满足日常需求又经济实惠。作者本人使用Typeoff三个月,认为其能有效提升会议记录和文案撰写效率,是性价比最高的选择

onmyway2025的博客 954

STK12与Python联合仿真(一):环境搭建

STK仿真python接口,安装与测试

qq_42635142的博客 1万+

typeoff的一些简单了解(instance的比较)

一、运算结果 首先,typeof运算符判断完之后会返回一个字符串形式的类型 如:let type = typeof 10; //"number" 二、返回类型 然后,说一下typeof运算符返回的类型有哪些?以下六种(其实就是5种基础类型(缺少null,因为null归于'object')+‘function’) 1 number 数字 2 string 字符串 3 object 对象,null的返回值是object 4 boolean 布尔值 5 function 函...

liucai1018的博客 765

实战指南:UOS专业版命令行高效下载离线安装包及依赖

本文提供了一份UOS专业版离线安装包的实战下载指南。针对无外网环境下的软件部署难题,详细介绍了如何通过命令行精准获取软件包名,并利用`apt download`命令高效下载主程序及其所有依赖。文章重点解析了使用`apt install --dry-run`模拟安装来完整获取依赖包的方法,并给出了离线安装、问题排查及自动化脚本编写等高级技巧,帮助管理员和运维人员实现可靠的批量离线部署。

honey的博客 1110

[系统安全] 三十二.恶意代码检测(2)常用技术详解及总结

前文从产业界和学术界分别详细讲解恶意代码攻击溯源的相关知识,在学术界方面,用类似于综述来介绍攻击追踪溯源的不同方法;在产业界方面,主要参考李东宏老师从企业恶意样本分析的角度介绍溯源工作。这篇文章将详细总结恶意代码检测技术,包括恶意代码检测的对象和策略、特征值检测技术、校验和检测技术、启发式扫描技术、虚拟机检测技术和主动防御技术。希望这篇文章对您有所帮助,如果文章中存在错误、理解不到位或侵权的地方,还请告知作者与海涵。且看且珍惜,加油~

杨秀璋的专栏 1万+

免费平替Typeless?Typeoff真实使用体验(Windows/Mac通用)

摘要: Typeoff作为Typeless的平替方案,在中文语音识别、性价比等方面表现突出。实测显示,Typeoff中文识别准确率高,支持中英文混输,且具备短句优化功能,适配Windows/Mac双系统,年费仅为Typeless的零头。适用于会议记录、文案撰写等场景,免费版可满足基础需求。缺点在于英文识别略逊于Typeless,免费版含广告。适合追求性价比、中文为主的普通用户,尤其对Typeless高价犹豫的群体值得尝试。用户可根据实际需求在识别精度、价格和系统兼容性间权衡选择。

onmyway2025的博客 938

zemax---光学设计基础概念篇(持续更新中)

光学设计相关知识概念

u011699626的博客 1146

表达不清是能力问题吗?用 TypeOff 做了一次完整验证

文章探讨了日常沟通中表达效果的差异问题,指出关键不在于表达能力本身,而在于信息输出的质量。作者分析了原始语音表达存在的三大问题:包含冗余信息、结构混乱、逻辑不清,并对比了传统表达能力训练方法的局限性。文章提出了一种创新解决方案——通过工具对表达内容进行实时优化处理,包括去除语言噪声、重组表达结构、提升专业感三个核心功能。这种工具化方法能够即时改善沟通效果,尤其适用于高频工作场景,实现了从"人工训练"到"工具处理"的转变,为提升沟通效率提供了新的技术路径。

onmyway2025的博客 348

Matlab之App Designer 如何进行三维图形绘制教程

基于Matlab中的App Designer设计可视化界面并进行数据导入及3D绘图,可以直观的在可视化界面上展示分析结果,方便用户进行图形的操作。本文采用案例讲解的方式,详细介绍了如何采用Matlab App Designer建立数据3D绘图的GUI可视化界面的方法和详细的过程步骤,并介绍了导入数据进行计算时需要注意的相关事项,同时提供了详细的代码,以便读者进行学习和操作。

m0_59012156的博客 2067

YOLO26轻量化科研实践:PartialConv驱动CSPCPC模块,让模型参数量直降1000W且精度不减

在目录下,新建AddModules文件夹,将cspcpc.py放入其中。

m0_71589036的博客 168

用了两周 TypeOff:真正拉开职场差距的,是表达效率

TypeOff是一款实时表达优化工具,能有效解决职场沟通中的表达痛点。它通过智能过滤口头禅、即时优化输出,将口语化表达转化为专业文本,显著提升沟通效率和质量。相比传统语音转文字工具,TypeOff更注重实时优化而非简单记录,特别适合销售、运营等需要高频对外沟通的职场人士。使用后能节省组织语言时间,保持稳定输出质量,提升职业形象。虽然对简单沟通场景帮助有限,但对依赖专业表达的职场人而言,是提升生产力的实用工具。

onmyway2025的博客 370

全功能tgbot/Telegram机器人多功能有后台版源码

trx兑换 闪兑 关键字监控 群管 usdt监控 余额查询 推广分享 等几乎常见的tg机器人功能都有。全功能tgbot/telegram机器人多功能有后台版源码-打包好的可以直接上手。

百创科技 2703

15 个常见的 Node.js 面试问题及答案

15 个常见的 Node.js 面试问题及答案 俗话说:临阵磨枪,不快也光。对于成功的编程面试来说,准备和知识面一样重要。准备使你有信心参加面试,而不用担心莫名的紧张情绪。如果第一次参加编程面试,这一点尤其重要。 为帮助 Node.js 开发人员更好的面试,列出了 15 个常见的 Node.js 和网络开发相关的面试问题。 在本文中,我们将重点讨论 Node.js 相关问题。但是,请记住 JavaScript 问题在 Node.js 面试中也经常问到,所以准备一些对你来说没什么坏处。 现在,让我们深入了解面

sdasadasds的博客 4064

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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")

C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序,可边预览边保存视频,音频和图片

基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择(默认选中第一个)2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频,avi可以录制的分辨率和帧数进行选择,wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照,也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能(酌情使用)这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少,这次做完也不敢藏私共享出来,还望大家指正

40+ Node.js 常见面试问题 [2024]

Node.js是一个轻量级但功能强大的框架,用于创建服务器端 Web 应用程序。这个跨平台的 JavaScript 运行时环境是基于 Google 的 V8 JavaScript 引擎构建的。它的设计类似于 Ruby 的 Event Machine 和 Python 的 Twisted。它是世界上最大的软件注册机构,拥有超过 800,000 个代码包。安装 Node.js 时,会自动安装。尽管 JavaScript 是单线程的,但事件循环允许Node.js执行非阻塞 I/O 操作。

前端人公众号作者 2618

visio安装包

Microsoft Office Visio 是一款专业的制图软件。利用经过更新的形状、协作工具和数据链接图表,创建专业级图表以简化复杂的信息。

最常见的 20 个 jQuery 面试问题及答案,8个优秀的CSS实践

前端面试题汇总前端面试题是我面试过程中遇到的面试题,每一次面试后我都会复盘总结。

2301_77033813的博客 1385

假人有限元模型

假人模型,车辆碰撞假人有限元模型,适合做乘员安全的研究者利用

2021前端常见面试题及答案-HTML、CSS、JavaScript汇总,基础很重要!

2021前端面试题汇总,巩固基础 目录2021前端面试题汇总,巩固基础HTML相关面试题1.网络中使用最多的图片格式有哪些2. 音、视频标签的使用3. HTML5新增的内容4.HTML5新增语义化标签有哪些,以及语义化标签的优点5.行内元素和块元素6.iframe是什么?有什么缺点?7.Doctype作用?严格模式和混杂模式如何区分,有何意义?CSS相关面试题1. CSS3新增的特性**边框:****背景:****渐变****文本效果****转换****过渡****动画**2.简述一下盒子模型3.清除浮动的

ZS74520的博客 2525

2021前端JavaScript面试题及答案

准备面试的你,必看这8道JavaScript面试题,摸透JavaScript的基础 一、执行以下代码,测试浏览器会输出什么 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> <meta name="viewport" content="width=d

ZS74520的博客 6027

面试官最有可能问到的 50 个 React 面试题和答案

如果你是一位有抱负的前端程序员并准备面试,那么这篇文章很适合你。本文是你学习和面试 React 所需知识的完美指南。 JavaScript 工具缓慢而稳定地在市场中扎根,对 React 的需求呈指数级增长。选择合适的技术来开发应用或网站变得越来越有挑战性。其中 React 被认为是增长最快的 Javascript 框架。 截至今天,Github 上约有1,000名贡献者。 Virtual DOM ...

weixin_34192993的博客 1万+

25 道常见的 TypeScript 面试题及答案

前端Q我是winty,专注分享前端知识和各类前端资源,乐于分享各种有趣的事,关注我,一起做个有趣的人~公众号点击上方前端Q,关注公众号回复加群,加入前端Q技术交流群编辑整理 | 杨小爱TypeScript 是一种静态类型的、面向对象的编程语言,它是 JavaScript 框架之一,它添加了可选的静态类型和其他功能。它由微软开发和维护,并迅速成为世界上最流行的编程框架之一。因此,在今天这篇文章,...

LuckyWinty的博客 7934
上一篇: 编写干净代码的 9 条必须知道的规则
下一篇: 每个程序员必学的10个Git命令
艾编程前端技术
博客等级 码龄7年 35粉丝 59原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

艾编程前端技术

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值