javascript开发:javascript面向对象、创建对象总结

JavaScript面向对象之创建对象 对象是JavaScript中最重要的概念之一,它允许我们组织和管理相关的数据和功能。在本文中,我们将详细探讨JavaScript中基于面向对象的对象创建方法,并提供相应的源代码示例。对象字面量适用于创建简单的对象,构造函数适用于创建可以实例化的对象,原型允许我们共享属性和方法,对象字面量适用于创建简单的对象,构造函数适用于创建可以实例化的对象,原型允许我们共享属性和方法,根据具体的需求,我们可以选择适合的方法来创建和组织对象的数据和功能。根据具体的需求,我们可以选择适合的方法来创建和组织对象的数据和功能。 阅读详情
开始创建对象: 

 1.对象字面量。 
复制代码代码如下:

var clock={ 
hour:12, 
minute:10, 
second:10, 
showTime:function(){ 
alert(this.hour+":"+this.minute+":"+this.second); 
} 
} 
clock.showTime();//调用 

2.创建Object实例 
复制代码代码如下:

var clock = new Object(); 
clock.hour=12; 
clock.minute=10; 
clock.showHour=function(){alert(clock.hour);}; 

clock.showHour();//调用 

由此可见 属性是可以动态添加,修改的 



对象创建模式: 

1.工厂模式:就是一个函数,然后放入参数,返回对象,流水线工作 
复制代码代码如下:

function createClock(hour,minute,second){ 
var clock = new Object(); 
clock.hour=hour; 
clock.minute=minute; 
clock.second=second; 
clock.showHour=function(){ 
alert(this.hour+":"+this.minute+":"+this.second); 
}; 
return clock; 
}; 
var newClock = createClock(12,12,12);//实例化 
newClock.showHour();//调用 

优点:总算优点抽象的概念了。但是不能识别对象的类型呢! 

2.构造函数模式 
复制代码代码如下:

function clock(hour,minute,second){ 
this.hour = hour; 
this.minute = minute; 
this.second = second; 
this.showTime = function(){ 
alert(this.hour+":"+this.minute+":"+this.second); 
} 
} 
var newClock =new clock(12,12,12); 
alert(newClock.hour); 

注意:这个new关键字是必须,如果不加,clock就不会当成构造函数调用,而只是一个普通的函数。同时,还会意外地给他的外部作用域即window添加属性,因为此时构造函数内部的this已经映射到了外部作用域了。所以为了安全起见,可以这样创建 
复制代码代码如下:

function clock(hour,minute,second){ 
if(this instanceof clock){ 
this.hour = hour; 
this.minute = minute; 
this.second = second; 
this.showTime = function(){ 
alert(this.hour+":"+this.minute+":"+this.second); 
} 
} 
else{ 
throw new Error("please add 'new' to make a instance"); 
} 
} 

构造函数的缺点:由于this指针在对象实例的时候发生改变指向新的实例。这时新实例的方法也要重新创建,如果n个实例就要n次重建相同的方法。于是让我们来揭开原型模式吧 

3.原型模式 
复制代码代码如下:

function clock(hour,minute,second){ 
} 
clock.prototype.hour=12; 
clock.prototype.minute=12; 
clock.prototype.second=12; 
clock.prototype.showTime=function(){ 
alert(this.hour+":"+this.minute+":"+this.second); 
} 
var newClock = new clock(); 
newClock.showTime(); 

深度理解原型模型很重要, 

首先,每个函数都有一个prototype(原型)属性,这个指针指向的就是clock.prototype对象。而这个原型对象在默认的时候有一个属性constructor,指向clock,这个属性可读可写。而当我们在实例化一个对象的时候,实例newClock除了具有构造函数定义的属性和方法外(注意,只是构造函数中的),还有一个指向构造函数的原型的指针,ECMAScript管他叫[[prototype]],这样实例化对象的时候,原型对象的方法并没有在某个具体的实例中,因为原型没有被实例。(废话有点多,没有误导您吧。别晕) 

所以这种模式定义的对象,在调用方法的时候过程:调用newClock.showTime();先看实例中有没有,有调之,无追踪到原型,有调之,无出错,调用失败。 

当然可以这样写: 
复制代码代码如下:

function clock(hour,minute,second){ 
} 
clock.prototype={ 
constructor:clock, //必须手动设置这个属性,不然就断了与构造函数的联系了。没有实例共享原型的意义了。 
hour:12, 
minute:12, 
second:12, 
showTime:function(){ 
alert(this.hour+":"+this.minute+":"+this.second) 
} 
} 
var newClock = new clock(); 
newClock.showTime(); 

注意:实例与构造函数原型的联系也是通过指针来联系的,故可以动态添加修改原型的方法。 

这种纯原型的模式问题也很明显,所有的属性,方法都是共享的,不能让对象具体化。常常我们想每个对象有自己的属性。于是,结合前两种,产生新的模式 

4.构造-原型组合模式。 
复制代码代码如下:

function clock(hour,minute,second){ 
this.hour = hour; 
this.minute = minute; 
this.second = second; 
} 

clock.prototype.showTime=function(){alert(this.hour+":"+this.minute+":"+this.second);} 
var newClock = new clock(12,12,12); 
newClock.showTime(); 

这里我们将属性放在构造函数中,更显得对象的具体性。
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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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