JavaScript对象字面量的诸多细节问题以及属性名易错集锦

js系列十二:this对象 前面我们已经讲过,当函数被调用执行时,变量对象会生成,这个时候,this 的指向会确定。因此首先要牢记一个重要的结论,当前函数的 this 是在函数被调用执行时才会确定的。如果当前的执行上下文处于函数调用栈的栈顶,那么这个时候变量对象会变成活动对象,同时 this 的指向确定。 正是由于这个原因,才导致一个函数内部的 this 到底指向谁是非常灵活并且不确定的,这也是 this 难以被正真理解的原... 阅读详情

JavaScript变量的命名规则
 标识符只能由字母、数字、下划线和‘$’组成
 数字不可以作为标识符的首字符(纯数字除外:JS会自动将数字转化为字符串类型)
 
JSON 语法: 是 JavaScript 对象表示法语法的子集
1、非数字型键值必须双引号 

2、JSON 值 :

  •  数字(整数或浮点数)
  •    字符串(在双引号中)
  •  逻辑值(true 或 false)
  •     数组(在方括号中)
  •  对象(在花括号中) null


看代码解析:

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Title</title>
</head>
<body>
<script>
//属性值可以是任何类型,但是如果是第16行 bin:"a",改成bin:a ,那么会显示undefined,
//因为他会把a当做是一个变量。去找a,但是我们并没有var a,所以会报错显示 a没有定义。

var book={
     1345:456,   //对象字面量的属性名可加引号也可不加,建议不加,但特殊的奇怪的属性名就要加引号,比如下一行
     "123":789, //对象的属性名不强制要求遵守标识符规范,但尽量要求自己,按照标识符规范来,不要纯数字。
     age:134,
     name:"我在未来等你",
     data:2017-6-6,
     bin:"a",
     author:"lvya",
     readContent:function () {
         console.log("这是我书中的内容,有好多的····");
         return -1;
     }
};
console.log(book[123]); // 可以显示789.当对象的属性名是纯数字时,只能用特殊的用法:对象["属性名"]去使用。
console.log(typeof book.age);//通过typeof属性可以测试book的属性age的数据类型,显示number。
console.log(book.data);//结果是:2005这个data的属性值2017-6-6,如果不加双引号改成字符串,那么就当做number减法去做啦。

console.log(book["123"]);  //["属性名"],也就是[]内要字符串的属性名

 var a="name";//使用变量,会更加有灵活
 console.log(book[a]); //a是一个变量,这个变量本身就是字符串,所以直接[]可以是一个变量。
 console.log(book.name);
console.log(book.readContent);  //输出这个function的整个大括号内的东西。这个是book.readContent没有(),所以没有去执行并返回。
 console.log( typeof book.readContent); //输出function这个类型。
 //如果readContent:function () {}里面没有return的话,那么 console.log(book.readContent());这样写会有一个undefined出现,
//因为他没有返回值。那就是undefined。
 console.log(book.readContent());    // 会正常输出function中的内容:这是我书中的内容,有好多的····然后返回return的值。
 console.log("author" in book); //显示true。解释:in关键字。语法:"属性名" in 对象。返回true(表示在book对象里有author属性)or FALSE
 console.log("writeContent" in book);  //显示FALSE。表示book对象里没有writecontent属性。
 delete book.name;     //DELETE 语法
 book.name="我已经死在过去";    //修改属性值(本身有这个属性那就是修改)
 book.copyright="图灵出版社";  //增加属性名(本身没有那就是增加)
 console.log(book.name);
 console.log(book.copyright);


</script>
</body>
</html>

控制台输出:


三边定位的最小二乘法运用 已知:条件基站到移动台的距离D,基站的坐标(xi,yi,zi) 求:移动台的坐标(x,y,z) 运用最小二乘法的核心是找到最小二乘法的矩阵形式即 Ax=B 在本次实验中通过三边定位计算得到 A=[A;2*(xi-x1),2*(yi-y1),2*(zi-z1]; %系数矩阵A b=[b;D1^2-Di^2+xi^2+yi^2+zi^2-x1^2-y1^2-z1^2]; %增广矩阵b 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. 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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