JavaScript基础学习

学习Node.js前是否需要先学习JavaScript?编程指南 Node.js是一个基于Chrome V8引擎的JavaScript运行时环境,它允许开发者使用JavaScript语言构建服务器端应用程序。因此,对于想要掌握Node.js的开发人员来说,熟悉JavaScript是非常重要的。Node.js建立在JavaScript之上,扩展了JavaScript的能力,使其能够在服务器环境中运行。通过学习JavaScript的基础知识,你将能够更好地理解Node.js的运行机制,并能够使用Node.js构建更复杂的服务器端应用程序。 阅读详情

1.JS简介

(1)JS的基本输出语句

实例如下

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Title</title>
</head>
<body>
    <script>
            document.write("<p>this is javascript</p>");
    </script>

</body>
</html>

(2)JS对事件作出反应

具体实例如下

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Title</title>
</head>
<body>

    <button type="button" onclick="alert('Welcome!')">点我</button>

</body>
</html>

上述代码中onclick为事件属性
alert()函数为自带的警报函数,在测试代码中会经常用到

(3)JS改变html内容

实例如下

v<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Title</title>
</head>
<body>
    <p id="test">不要改变我!</p>

    <script>
            function myFunction() {
                x = document.getElementById('test');    //寻找元素
                x.innerHTML = '我就要改变你!';           //改变元素
            }
    </script>

    <button type="button" onclick="myFunction()">点我</button>

</body>
</html>

(4)JS验证输入

实例如下

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Title</title>
</head>

    <p>请输入账号</p>
    <input id="test" type="text">
    <script>
            function myFunction() {
                var x = document.getElementById('test').value;
                if(x == '' || isNaN(x))     //为空或者不是数字
                {
                    alert('Not Numeric');
                }
            }
    </script>

    <button type="button" onclick="myFunction()">登陆</button>

</body>
</html>

2.JS中的变量

(1)JS变量定义前有个var

实例如下

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Title</title>
</head>

<script>
    var pi = 3.14;
    var name = 'jesse';

    document.write(pi + "<br>");
    document.write(name)
</script>

</body>
</html>

(2)数组的使用
实例如下

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Title</title>
</head>

<script>
    var arr = new Array();
    arr[0] = 1;
    arr[1] = 2;
    document.write(arr[0] + "<br>");
    document.write(arr[1] + "<br>")
</script>

</body>
</html>

(3)对象的使用
实例如下

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Title</title>
</head>

<script>
    var Me = {firstname:'miao',lastname:'shuai'};
    document.write(Me.firstname)
    document.write(Me.lastname)
</script>

</body>
</html>

3.JS中的循环

JS中for循环使用如下

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Title</title>
</head>

<script>
    var arr = new Array(1,2,3,4,5,6);

    for(var i = 0; i < arr.length; i++)
    {
        document.write(arr[i] + "<br>")
    }
</script>

</body>
</html>

4.JS中的错误处理

实例如下

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Title</title>
</head>

<script>
    try
    {
        allert('函数名未定义');
    }
    catch(err)
    {
        var txt = 'this is an err' + err.message;
        alert(txt);
    }
</script>

</body>
</html>
使用 JavaScript 在浏览器中构建机器学习模型,学习使用 TensorFlow.js 和 JavaScript 在浏览器中构建机器学习模型 机器学习是一个快速发展的领域,它允许计算机在没有明确编程的情况下学习和做出预测。机器学习的主要优势之一是它能够自动从数据中学习并随着时间的推移而改进。这使它成为广泛应用的强大工具,从图像识别和自然语言处理到欺诈检测和预测分析。JavaScript 是一种通用的编程语言,广泛用于构建 Web 应用程序。随着 TensorFlow.js 等 JavaScript 库的出现,现在可以在浏览器中构建机器学习模型。这为 Web 开发生态系统中的机器学习开辟了新的机会,允许开发人员直接在浏览器中训练和部署模型。 阅读详情

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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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Shreck66
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