js学习笔记

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变量提升

变量提升机制分为两种情况,一种是旧版本浏览器和支持es6的浏览器,两种标准现在是混用。当浏览器解释js代码前发现有es6的特性的时候会按照es6的特性来处理。

  1. 最常见的提升:var声明的变量具有变量提升的特性,全局中全局提升,块级中块级提升,if条件中无论是否条件成立,也都会先声明。var 声明的等号左边都会提升。但是let 声明的变量是不具备变量提升的特性。

  2. 函数在全局变量中声明和定义同时进行,但是在块级作用域中,尤其是if条件内,无论if条件是否成立,都会先声明函数,注意在新标准的浏览器运行时只声明不定义,而在老版本中同全局一样,声明和定义同时进行。

  3. 重名问题的解决
    var声明的变量:

    var a=0;
    var a=function(){  //这种匿名函数的申明写法是会变量提升
    };
    此时变量 a不会报错,浏览器顺序执行会以最后申明函数的那个为主。
    

    let声明的变量:

    let b=1;
    let b=2;
    此时变量b会报错 Uncaught SyntaxError: Identifier 'b' has already been declared
    

    let和var混用:

    var c=0;
    let c=1;
    Uncaught SyntaxError: Identifier 'c' has already been declared
    

    函数的重命名:

    fn();
    function fn(){
        console.log(1);
    }
    fn();
    function fn(){
        console.log(2);
    }
    fn();
    function fn(){
        console.log(3);
    }
    var fn=100;
    function fn(){
        console.log(4);
    }
    fn();
    运行结果:
    4
    4
    4
    fn is not a function(爆错)
    解析:
    fn变量提升,浏览器先声明并定义 1 2 3 fn 4所以执行第一个fn()打印4,当执行到fn=100时,fn被定义为400.此时执行fn()爆错。
    
    
  4. 根据let和var重命名的冲突,会出现let的暂时性死区——参考链接

闭包

  1. 程序运行有两个环境,一个是栈内存,一个是堆内存。栈内存主要是存放基本元素和申明变量执行的主要环境,堆内存用来存放对象内部代码。当js开始运行的时候,碰到对象(例如函数)的声明的时候,在堆中开辟空间存放对象内部代码,在栈中变量存放堆中代码块的地址。当执行到对象元素时,取对应地址内的代码在栈中开辟自己的私有领域执行。

  2. 什么是闭包。闭包就是块级作用域执行时,块级元素内声明的对象(例如函数)被块级以外的元素引用,本来块级元素执行完后会在栈和堆中释放相应的空间,但是为了让引用了块级元素内的块级外的对象能够正常运行,不得不将该块级形成的私有领域保持下来不被清空,这就是闭包。

  3. 闭包的使用:保护和保存。保护是指保护自己定义的变量,模块不与其他模块发生冲突,用闭包保护。保存是指保存临时的状态信息。

  4. 常见的闭包形式:

    1)柯里闭包

    function(){
        return function{}
    }
    

    2)惰性函数

    (function(){
        return {
            
        }
    })()
    
  5. 上级作用域查找:函数的上级是从函数申明处找上级

最后附上一道面试题,作为记录
在这里插入图片描述

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/140386800631 通用大模型文本分类实践的基本原理是,借助大模型自身较强的理解和推理能力,在使用时需在prompt中明确分类任务目标,并详细解释每个类目概念,尤其要突出类目间的差别。 结合in-context learning思想,有效的prompt应包含分类任务介绍及细节、类目概念解释、每个类目对应的例子和待分类文本。但实际应用中,类目和样本较多易导致prompt过长,影响大模型推理效果,因此可先通过向量检索缩小范围,再由大模型做最终决策。 具体方案为:离线时提前配置好每个类目的概念及对应样本;在线时先对给定query进行向量召回,再将召回结果交给大模型决策。 该方法不更新任何模型参数,直接使用开源模型参数。其架构参考GPT-RE并结合相关实践改写,加入上下文学习以提高准确度,还使用BGE作为向量模型,K-BERT提取文本关键词,拼接召回的相似例子作为上下文输入大模型。 代码实现上,大模型用Qwen2-7B-Instruct,Embedding采用bge-base-zh-v1.5,向量库选择milvus。分类主函数的作用是在向量库中召回相似案例,拼接prompt后输入大模型。 结果方面,使用ICL时accuracy达0.94,比bert文本分类的0.98低0.04,错误类别6个,处理时添加“家居”类别,影响不大;不使用ICL时accuracy为0.88,错误58项,可能与未修改prompt有关。 优点是无需训练即可有较好结果,例子优质、类目界限清晰时效果更佳,适合围绕通用大模型api打造工具;缺点是上限不高,仅针对一个分类任务部署大模型不划算,推理速度慢,icl的token使用多,用收费api会有额外开销。 后续可优化的点是利用key-bert提取的关键词,因为核心词语有时比语意更重要。 参考资料包括
内容概要:本文详细介绍了哈希表及其相关概念和技术细节,包括哈希表的引入、哈希函数的设计、冲突处理机制、字符串哈希的基础、哈希错误率分析以及哈希的改进与应用。哈希表作为一种高效的数据结构,通过键值对存储数据,能够快速定位和检索。文中讨论了整数键值和字符串键值的哈希方法,特别是字符串哈希中的多项式哈希及其优化方法,如双哈希和子串哈希的快速计算。此外,还探讨了常见的冲突处理方法——拉链法和闭散列法,并提供了C++实现示例。最后,文章列举了哈希在字符串匹配、最长回文子串、最长公共子字符串等问题中的具体应用。 适合人群:计算机科学专业的学生、算法竞赛选手以及有一定编程基础并对数据结构和算法感兴趣的开发者。 使用场景及目标:①理解哈希表的工作原理及其在各种编程任务中的应用;②掌握哈希函数的设计原则,包括如何选择合适的模数和基数;③学会处理哈希冲突的方法,如拉链法和闭散列法;④了解并能运用字符串哈希解决实际问题,如字符串匹配、回文检测等。 阅读建议:由于哈希涉及较多数学知识和编程技巧,建议读者先熟悉基本的数据结构和算法理论,再结合代码实例进行深入理解。同时,在实践中不断尝试不同的哈希策略,对比性能差异,从而更好地掌握哈希技术。
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