JavaScript 语句

本文介绍了JavaScript的基本语句,包括如何通过语句向浏览器发出命令、使用分号分隔语句、编写代码块以及使用语句标识符等内容。

JavaScript 语句


JavaScript 语句向浏览器发出的命令。语句的作用是告诉浏览器该做什么。


JavaScript 语句

JavaScript 语句是发给浏览器的命令。

这些命令的作用是告诉浏览器要做的事情。

下面的 JavaScript 语句向 id="demo" 的 HTML 元素输出文本 "你好 Dolly" :

实例

document . getElementById ( " demo " ) . innerHTML = " 你好 Dolly " ;

尝试一下 »


分号 ;

分号用于分隔 JavaScript 语句。

通常我们在每条可执行的语句结尾添加分号。

使用分号的另一用处是在一行中编写多条语句。

实例:

a = 5 ; b = 6 ; c = a + b ;

以上实例也可以这么写:

a = 5 ; b = 6 ; c = a + b ;

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lamp 您也可能看到不带有分号的案例。 
在 JavaScript 中,用分号来结束语句是可选的。


JavaScript 代码

JavaScript 代码是 JavaScript 语句的序列。

浏览器按照编写顺序依次执行每条语句。

本例向网页输出一个标题和两个段落:

实例

document . getElementById ( " demo " ) . innerHTML = " 你好 Dolly " ; document . getElementById ( " myDIV " ) . innerHTML = " 你最近怎么样? " ;

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JavaScript 代码块

JavaScript 可以分批地组合起来。

代码块以左花括号开始,以右花括号结束。

代码块的作用是一并地执行语句序列。

本例向网页输出一个标题和两个段落:

实例

function myFunction ( ) { document . getElementById ( " demo " ) . innerHTML = " 你好Dolly " ; document . getElementById ( " myDIV " ) . innerHTML = " 你最近怎么样? " ; }

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您将在稍后的章节学到更多有关函数的知识。


JavaScript 语句标识符

JavaScript 语句通常以一个 语句标识符 为开始,并执行该语句。

语句标识符是保留关键字不能作为变量名使用。

下表列出了 JavaScript 语句标识符 (关键字) :


空格

JavaScript 会忽略多余的空格。您可以向脚本添加空格,来提高其可读性。下面的两行代码是等效的:

var person="Hege";
var person = "Hege";


对代码行进行折行

您可以在文本字符串中使用反斜杠对代码行进行换行。下面的例子会正确地显示:

document.write("你好 \
世界!");

不过,您不能像这样折行:

document.write \ 
("你好世界!");


您知道吗?

提示:JavaScript 是脚本语言。浏览器会在读取代码时,逐行地执行脚本代码。而对于传统编程来说,会在执行前对所有代码进行编译。

一、数据采集层:多源人脸数据获取 该层负责从不同设备 / 渠道采集人脸原始数据,为后续模型训练与识别提供基础样本,核心功能包括: 1. 多设备适配采集 实时摄像头采集: 调用计算机内置摄像头(或外接 USB 摄像头),通过OpenCV的VideoCapture接口实时捕获视频流,支持手动触发 “拍照”(按指定快捷键如Space)或自动定时采集(如每 2 秒采集 1 张),采集时自动框选人脸区域(通过Haar级联分类器初步定位),确保样本聚焦人脸。 支持采集参数配置:可设置采集分辨率(如 640×480、1280×720)、图像格式(JPG/PNG)、单用户采集数量(如默认采集 20 张,确保样本多样性),采集过程中实时显示 “已采集数量 / 目标数量”,避免样本不足。 本地图像 / 视频导入: 支持批量导入本地人脸图像文件(支持 JPG、PNG、BMP 格式),自动过滤非图像文件;导入视频文件(MP4、AVI 格式)时,可按 “固定帧间隔”(如每 10 帧提取 1 张图像)或 “手动选择帧” 提取人脸样本,适用于无实时摄像头场景。 数据集对接: 支持接入公开人脸数据集(如 LFW、ORL),通过预设脚本自动读取数据集目录结构(按 “用户 ID - 样本图像” 分类),快速构建训练样本库,无需手动采集,降低系统开发与测试成本。 2. 采集过程辅助功能 人脸有效性校验:采集时通过OpenCV的Haar级联分类器(或MTCNN轻量级模型)实时检测图像中是否包含人脸,若未检测到人脸(如遮挡、侧脸角度过大),则弹窗提示 “未识别到人脸,请调整姿态”,避免无效样本存入。 样本标签管理:采集时需为每个样本绑定 “用户标签”(如姓名、ID 号),支持手动输入标签或从 Excel 名单批量导入标签(按 “标签 - 采集数量” 对应),采集完成后自动按 “标签 - 序号” 命名文件(如 “张三
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