JavaScript里面==和===以及!=和!===的区别

本文详细解析了JavaScript中==和===的用法,包括它们如何进行类型转换及比较,以及在不同场景下的应用。通过具体实例,帮助开发者准确理解和使用这两个运算符。

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== equality 等同,=== identity 恒等。

==, 两边值类型不同的时候,要先进行类型转换,再比较。 
===,不做类型转换,类型不同的一定不等。 

下面分别说明: 
先说 ===,这个比较简单。下面的规则用来判断两个值是否===相等: 
1、如果类型不同,就[不相等] 
2、如果两个都是数值,并且是同一个值,那么[相等];(!例外)的是,如果其中至少一个是NaN,那么[不相等]。(判断一个值是否是NaN,只能用isNaN()来判断) 
3、如果两个都是字符串,每个位置的字符都一样,那么[相等];否则[不相等]。 
4、如果两个值都是true,或者都是false,那么[相等]。 
5、如果两个值都引用同一个对象或函数,那么[相等];否则[不相等]。 
6、如果两个值都是null,或者都是undefined,那么[相等]。 
再说 ==,根据以下规则: 
1、如果两个值类型相同,进行 === 比较。 
2、如果两个值类型不同,他们可能相等。根据下面规则进行类型转换再比较: 
a、如果一个是null、一个是undefined,那么[相等]。 
b、如果一个是字符串,一个是数值,把字符串转换成数值再进行比较。 
c、如果任一值是 true,把它转换成 1 再比较;如果任一值是 false,把它转换成 0 再比较。 
d、如果一个是对象,另一个是数值或字符串,把对象转换成基础类型的值再比较。对象转换成基础类型,利用它的toString或者valueOf方法。 js核心内置类,会尝试valueOf先于toString;例外的是Date,Date利用的是toString转换。非js核心的对象,令说(待我继续查资料) 
e、任何其他组合,都[不相等]。 

举例: 
"1" == true 
类型不等,true会先转换成数值 1,现在变成 "1" == 1,再把"1"转换成 1,比较 1 == 1, 相等。 

= 赋值运算符 
== 等于 
=== 严格等于 
例: 
var a = 3; 
var b = "3"; 

a==b 返回 true 
a===b 返回 false 

因为a,b的类型不一样 

===用来进行严格的比较判断

下面区别!=和!==

!=是不严格的不等判断而!==是严格的不等判断;例如:

<script> 
var a=1; 
var b='1'; 
if(a!=b) 
alert(true); 
else 
alert(false); 
</script> 
<script>
var a=1;
var b='1';
if(a!=b)
alert(true);
else
alert(false);
</script>

显示为false
而下面的代码

<script> 
var a=1; 
var b='1'; 
if(a!==b) 
alert(true); 
else 
alert(false); 
</script> 
<script>
var a=1;
var b='1';
if(a!==b)
alert(true);
else
alert(false);
</script>

显示为true




<think>好的,我现在要处理用户关于Android 12中RKNN开发配置和使用教程的问题。首先,我需要回顾用户提供的引用内容,看看是否有相关的信息。 用户提供了三个引用。引用1提到了RKNN Model Zoo和RKNN Toolkit2的环境配置,包括安装Miniconda3。引用2是关于系统镜像下载,特别是Ubuntu 22.04版本和导出ONNX模型。引用3讨论了RV1808/1126使用RKNN作为MediaPipe推理后端的步骤,包括配置参数如use_rga、use_mmap和data_type的设置,以及反量化的处理。 用户的问题集中在Android 12上,所以需要将引用中的信息与Android系统关联起来。引用3提到了MediaPipe和RKNN的集成,这可能适用于Android开发,但需要确认是否支持Android 12。此外,RKNN Toolkit2的环境配置可能在不同平台上有所不同,用户可能需要针对Android进行调整。 接下来,我需要考虑Android开发中RKNN的一般步骤,比如环境准备、模型转换、集成到Android应用、配置参数和性能优化。结合引用中的信息,模型转换部分可以参考引用2提到的导出ONNX模型,然后使用RKNN Toolkit转换为RKNN格式。引用3中的配置参数(如use_rga、use_mmap、data_type)可能在Android中同样适用,但需要查阅相关文档确认。 可能还需要指导用户如何将RKNN库集成到Android项目中,比如添加依赖项或NDK配置。此外,性能优化方面,引用3提到的反量化处理可能需要特别注意,尤其是在Android设备上的实现。 最后,确保回答结构清晰,分步骤说明,并引用提供的资料。需要验证引用中的信息是否适用于Android 12,例如系统镜像是否支持,或者是否有特定版本的要求。如果某些步骤在引用中没有明确说明,可能需要提示用户参考官方文档或社区资源。</think>### Android 12 RKNN 开发配置与使用教程 #### 1. **环境准备** - **系统镜像与工具链**: 根据引用[2],建议使用Ubuntu 22.04作为开发环境,并下载Orange Pi 5 Pro等支持RKNN的硬件镜像。对于Android 12开发,需确保RKNN Toolkit2适配Android NDK版本(推荐NDK 21+)[^2]。 - **安装RKNN Toolkit2**: 参考引用[1],通过Miniconda3配置Python环境(建议Python 3.8),并安装RKNN Toolkit2以支持模型转换与推理。命令示例: ```bash pip install rknn_toolkit2 ``` #### 2. **模型转换(ONNX转RKNN)** - **导出ONNX模型**: 使用PyTorch或TensorFlow等框架导出模型为ONNX格式(引用[2])。 - **转换为RKNN格式**: 编写RKNN配置文件(`config.yml`),指定输入尺寸、量化方式等参数。示例代码: ```python from rknn.api import RKNN rknn = RKNN() rknn.config(target_platform='rk3568', mean_values=[[127.5]], std_values=[[127.5]]) rknn.load_onnx(model="model.onnx") rknn.build(do_quantization=True, dataset="dataset.txt") rknn.export_rknn("model.rknn") ``` #### 3. **Android项目集成** - **添加RKNN库依赖**: 将编译好的RKNN动态库(`librknnrt.so`)和模型文件(`model.rknn`)放入Android项目的`jniLibs`目录。 - **JNI接口开发**: 通过JNI调用RKNN的C/C++ API实现推理。关键配置参考引用[3]: ```cpp #include <rknn/rknn_runtime.h> rknn_context ctx; int ret = rknn_init(&ctx, model_path, 0, 0, nullptr); ret = rknn_inputs_set(ctx, input_num, input_attrs); ret = rknn_run(ctx, nullptr); ret = rknn_outputs_get(ctx, output_num, output_attrs, nullptr); ``` #### 4. **关键配置参数** - **use_rga与use_mmap**: 根据引用[3],若Android设备不支持硬件加速(如RGA),需将`use_rga`和`use_mmap`设为`false`。 - **数据量化类型**: `data_type`可选`uint8`或`fp32`。若选`uint8`,需手动实现反量化;若选`fp32`,RKNN会自动处理[^3]。 #### 5. **性能优化** - **多线程推理**: 利用Android的`ThreadPoolExecutor`并行处理输入数据。 - **内存优化**: 启用`use_mmap`(若支持)减少内存拷贝开销,或通过零拷贝技术直接操作物理内存。 #### 6. **调试与验证** - **日志输出**: 启用RKNN的调试模式(`RKNN_LOG_LEVEL=DEBUG`)查看详细运行信息。 - **性能分析**: 使用`rknn.query(RKNN_QUERY_PERF_DETAIL)`获取各层耗时,针对性优化模型结构。
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