深浅拷贝

本文探讨了JavaScript中浅拷贝(Object.assign和Array.prototype.slice)的区别,以及如何通过JSON.stringify进行深拷贝。了解这两种操作在对象和数组修改后的不同效果,以及实际应用场景中的优劣。

浅拷贝

Object.assign() //es6的方法
Object.assign会合并对象生成一个新对象。如果对象的属性是普通类型改变之后新对象不会改变,如果是引用类型改变后新对象也会改变,所以Object.assign实际上还是浅拷贝。
// assign浅拷贝
// var obj = { obj1: { a: “hahahahaha”, b: 39 } };
// var obj1v =
// Object.assign({}, obj);
// obj1v.obj1.a = “gagagagagagaga”;
// console.log(obj.obj1.a);
在这里插入图片描述

    // concat
    // let arr = [1, 3, { username: 'AAA' }];
    // let arr2 = arr.concat();
    // arr2[2].username = 'songzijun';
    // console.log(arr);

!](https://img-blog.csdnimg.cn/20201208220551966.png)

  Array.prototype.slice()
    let arr = [1, 3, { username: ' songzijun' }];
    let arr2 = arr.slice();
    arr2[2].username = 'aaa'
    console.log(arr);

在这里插入图片描述

###深拷贝

JSON.parse(JSON.stringify(obj))
利用JSON.stringify(obj)将对象先转为json字符串,再JSON.parse()转回为json对象可以实现深拷贝,这也是比较常用的一种方法。
let arr = [1, 3, { username: ’ SONGZIJUN’ }];
let arr2 = JSON.parse(JSON.stringify(arr));
arr2[2].username = ‘aaaa’;
console.log(arr, arr2)在这里插入图片描述

Nano-ESG数据资源库的构建基于2023年初至2024年秋季期间采集的逾84万条新闻文本,从中系统提炼出企业环境、社会及治理维度的信息。其构建流程首先依据特定术语在德语与英语新闻平台上检索,初步锁定与德国DAX 40成分股企业相关联的报道。随后借助嵌入技术对文本段落执行去重操作,以降低内容冗余。继而采用GLiNER这一跨语言零样本实体识别系统,排除与目标企业无关的文档。在此基础上,通过GPT-3.5与GPT-4o等大规模语言模型对文本进行双重筛选:一方面判定其与ESG议题的相关性,另一方面生成简明的内容概要。最终环节由GPT-4o模型完成,它对每篇文献进行ESG情感倾向(正面、中性或负面)的判定,并标注所涉及的ESG具体维度,从而形成具备时序特征的ESG情感与维度标注数据集。 该数据集适用于多类企业可持续性研究,例如ESG情感趋势分析、ESG维度细分类别研究,以及企业可持续性事件的时序演变追踪。研究者可利用数据集内提供的新闻摘要、情感标签与维度分类,深入考察企业在不同时期的环境、社会及治理表现。此外,借助Bertopic等主题建模方法,能够从数据中识别出与企业相关的核心ESG议题,并观察这些议题随时间的演进轨迹。该资源以其开放获取特性与连续的时间覆盖,为探究企业可持续性表现的动态变化提供了系统化的数据基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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