JavaScript 函数

本文深入解析JavaScript函数的定义、调用及返回机制,演示如何创建和使用带参数的函数,包括匿名函数和自我执行函数,是前端开发者的必备指南。
JavaScript 函数是被设计为执行特定任务的代码块
JavaScript 函数会在某代码调用它时被执行

例:

function add(p1, p2) {
    return p1 * p2;            // 该函数返回 p1 和 p2 的乘积
}

JavaScript 函数语法:

JavaScript 函数通过 function 关键词进行定义,其后是函数名和括号 ()。

函数名可包含字母、数字、下划线和美元符号(规则与变量名相同)。

function 函数名() {
   函数体        
}
函数名()//调用函数
函数调用:

函数中的代码将在其他代码调用该函数时执行:

  • 当 JavaScript 代码调用时
  • 当事件发生时(当用户点击按钮时)
函数返回:

当函数遇到 return 语句时,函数将停止执行。

函数会计算出返回值,并将返回值会返回给调用者:

例:
计算两个数的乘积,并返回结果:

function add(a, b) {
    return a * b;          // 函数返回 a 和 b 的乘积
}
var sum = add(2, 3);       // 调用函数,返回值被赋值给 sum

结果为:6

带参函数:

理论上参数的个数不限,不同参数直接使用逗号隔开,参数类型不限

function add(参数1,参数2,参数3)//形参 {
    代码块 
}
add(参数 1, 参数 2, 参数3) //实参
匿名函数:

匿名函数就是没有名字的函数,函数只能先定义,再调用。

1.赋值:

        var fn = function () {
            console.log('hello');
        };
        fn();

2自我执行:

(function(){
            console.log('你好');
        })();
下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a426667488ae 标题“仿淘宝jquery图片左右切换带数字”揭示了这是一个关于运用jQuery技术完成的图片轮播机制,其特色在于具备淘宝在线平台普遍存在的图片切换表现,并且在整个切换环节中会展示当前图片的序列号。 此类功能一般应用于电子商务平台的产品呈现环节,使用户可以便捷地查看多张商品的照片。 说明中的“NULL”表示未提供进一步的信息,但我们可以借助标题来揣摩若干核心的技术要点。 在构建此类功能时,开发者通常会借助以下技术手段:1. **jQuery库**:jQuery是一个应用广泛的JavaScript框架,它简化了HTML文档的遍历、事件管理、动画效果以及Ajax通信。 在此项目中,jQuery将负责处理用户的点击动作(实现左右切换),并且制造流畅的过渡效果。 2. **图片轮播扩展工具**:开发者或许会采用现成的jQuery扩展,例如Slick、Bootstrap Carousel或个性化的轮播函数,以达成图片切换的功能。 这些扩展能够辅助迅速构建功能完善的轮播模块。 3. **即时数字呈现**:展示当前图片的序列号,这需要通过JavaScript或jQuery来追踪并调整。 每当图片切换时,相应的数字也会同步更新。 4. **CSS美化**:为了达成淘宝图片切换的视觉效果,可能需要设计特定的CSS样式,涵盖图片的排列方式、过渡效果、点状指示器等。 CSS3的动画和过渡特性(如`transition`和`animation`)在此过程中扮演关键角色。 5. **事件监测**:运用jQuery的`.on()`方法来监测用户的操作,比如点击左右控制按钮或自动按时间间隔切换。 根据用户的交互,触发相应的函数执行...
垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形点坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理:集成到监控系统中,用于实时检测公共区域的垃圾堆积,辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究:支持实例分割算法的研究和优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品实例,覆盖不同场景,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
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