原型、原型链等相关问题

本文内容整理于慕课网视频教程

原型、原型链等相关问题
创建对象的几种方法
原型、构造函数、示例、原型链
instanceof的原理
new运算符

具体说明:
1.创建对象的几种方法

var o1={name:‘o1’’}; 字面量方法

var o11=new Object({name:‘o1’’}); 构造函数创建

var M=function(){this.name=‘o2’’}; 显示构造函数

var o2=new M();

var P={name:‘o3’};

var o3=Object.create(p); 通过Object.create创建的对象是用原型链来连接的。name:'o3’是被创建到了o3的原型对象即,o3._proto_上了。

2.原型、构造函数、示例、原型链

关于原型、原型链的教程看了好几个,最后是看这个教程后:王福朋:原型和闭包,才真正理解了什么是原型的。

3.instanceof的原理

例如:

A instanceof B  

意思是在A的原型链上是否可以找到B.prototype属性。或者可以理解为A是否是B或B的子类的实例对象。

4.new运算符

过程:

  • 一个新的对象被创建。它继承自foo.prototype
  • 构造函数foo被执行。执行的时候,相应的传参会被传入,同时上下文(this)会被指定为这个新实例。new foo等同于new foo(),只用于不传递任何参数的情况下。
  • 如果构造函数返回了一个“对象”,那么这个对象会取代整个new出来的结果。如果构造函数没有返回对象,那么new出来的结果为步骤一创建的对象。
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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