【ECMAScript6】你不得不知道系列之Set

本文介绍了ECMAScript 6中新增的Set数据结构的基本用法,包括如何创建、初始化及使用Set的各种实例方法实现数组去重等常见操作。

【ECMAScript6】你不得不知道系列之Set

ES6提供了Set数据结构,类似于数组,但其成员值是唯一的。Set本身是一个构造函数,用来生成Set数据结构
const s = new Set();
console.log(s.size);//0
Set函数可接收一个数组作为参数初始化:
const ss = new Set ([1,2,3,4,4]);
console.log(ss.size);//5
Set 实现数组去重
const s1 = new Set(["a","a","b","b"]);
console.log(s1.size);//2
const ary = [...s1];
console.log(ary);//["a","b"]
Set中的实例方法:

(1)add(value):添加元素,返回Set结构本身

(2)delete(value):删除元素,返回布尔值表示是否删除成功

(3)has(value):返回布尔值表示 该值(value)是否为Set数据结构中的成员

(4)clear():清除所有成员,无返回值

(5)forEach():遍历,对每个成员执行操作,无返回值

forEach():
const s2 = new Set (["a","b"]);
s2.forEach(value => {
    console.log(value) //  a  b
})
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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