JavaScript 面向对象

本文深入讲解面向对象编程(OOP)的基础概念,包括类、对象、属性、方法等核心要素,并通过自定义学生对象实例演示了如何在JavaScript中实现面向对象编程。

面向对象编程:OOP

对象 class ES5 没有class 怪异的,非正统
函数来模拟对象 —>面向对象编程

基于实现Object来完成的

Array Date Function RegExp ---->Object

            父类:超类、基类
            子类:派生类

        对象:
            属性:   变量
            方法:   函数
        声明对象:  
            {}              代表空对象
            new Object();   创建对象
<script>
// var arr=[];
     // console.log(arr instanceof Array);
     // console.log(arr instanceof Object);

     window.b=10;//为window对象添加属性  b
     var a;
     function show(){}
     </script>
自定义面对对象
<script>
        //学生对象   Object  

        // var s=new Student();
        /*
            函数:
            __proto__  属性   对象(隐式原型对象)
            prototype  属性   对象(显示原型对象)


            实例: 你
            对象: 人
        */


        var s=new Object();//创建一个自定义对象    学生
        //属性
        s.no='1000';
        s.age=20;
        s.name='jack';
        //方法
        s.test=function(){
            console.log('在考试。。。。。。。。。。');
        };
        s.run=function(){
            console.log('在奔跑。。。。。。。。。。。。');
        };


        //输出姓名
        console.log(s.name);
        //调用方法
        s.test();
        s.run();
        console.log(s);
        console.log(s.__proto__);
        console.log(Object.prototype);
    </script>
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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