前端ES6

前端最新面试题(ES6模块篇) 前端最新面试题 ES6模块 阅读详情

1、变量声明const和let

es6之前,变量声明使用var关键字;无论声明在何处,都会被视为声明在函数的最顶部(不在函数内即在全局作用域的最顶部)。这就是函数变量提升

es6中通常使用const和let来声明变量,let表示变量、const表示常量。let和const都是块级作用域。

【块级作用域:在一个函数内部,在一个代码块内部;说白了{}大括号内的代码块即为const和let的作用域】

let的作用域是在它所在当前代码块,但不会被提升到当前函数的最顶部。(如下代码)

[javascript]  view plain  copy
  1. function aa() {  
  2.     if(bool) {  
  3.        let test = 'hello man'  
  4.     } else {  
  5.         //test 在此处访问不到  
  6.         console.log(test)  
  7.     }  
  8.   }  

const定义的是常量,也就是说,一旦常量被定义赋值,就不能再改变。

[javascript]  view plain  copy
  1. const name = 'lux'  
  2. name = 'joe'  //再次赋值会报错  

eg:依次输出0到9

[javascript]  view plain  copy
  1.     // ES5告诉我们可以利用闭包解决这个问题  
  2.     var funcs = []  
  3.     for (var i = 0; i < 10; i++) {  
  4.         func.push((function(value) {  
  5.             return function() {  
  6.                 console.log(value)  
  7.             }  
  8.         }(i)))  
  9.     }  
  10.     // es6  
  11.     for (let i = 0; i < 10; i++) {  
  12.         func.push(function() {  
  13.             console.log(i)  
  14.         })  
  15.      }  

2、模板字符串

第一个用途,基本的字符串格式化。将表达式嵌入字符串中进行拼接。用${}来界定。

[javascript]  view plain  copy
  1. //es5   
  2. var name = 'lux'  
  3. console.log('hello' + name)  
  4. //es6  
  5. const name = 'lux'  
  6. console.log(`hello ${name}`) //hello lux  

第二个用途,在ES5时我们通过反斜杠(\)来做多行字符串或者字符串一行行拼接。ES6反引号(``)直接搞定。

[javascript]  view plain  copy
  1. // es5  
  2. var msg = "Hi \  
  3. man!  
  4. "  
  5. // es6  
  6. const template = `<div>  
  7.     <span>hello world</span>  
  8. </div>`  

es6提供的字符串方法

[javascript]  view plain  copy
  1. // 1.includes:判断是否包含然后直接返回布尔值  
  2.     let str = 'hahay'  
  3.     console.log(str.includes('y')) // true  
  4.     // 2.repeat: 获取字符串重复n次  
  5.     let s = 'he'  
  6.     console.log(s.repeat(3)) // 'hehehe'  
  7.     //如果你带入小数, Math.floor(num) 来处理  

3、函数

函数默认参数

ES6为参数提供了默认值。在定义函数时便初始化了这个参数,以便在参数没有被传递进去时使用。

[javascript]  view plain  copy
  1. function action(num = 200) {  
  2.     console.log(num)  
  3. }  
  4. action() //200  
  5. action(300) //300  

箭头函数

ES6很有意思的一部分就是函数的快捷写法。也就是箭头函数。

箭头函数最直观的三个特点。

  • 不需要function关键字来创建函数
  • 省略return关键字
  • 继承当前上下文的 this 关键字
[javascript]  view plain  copy
  1. //例如:  
  2.     [1,2,3].map( x => x + 1 )  
  3.       
  4. //等同于:  
  5.     [1,2,3].map((function(x){  
  6.         return x + 1  
  7.     }).bind(this))  

注意:当你的函数有且仅有一个参数的时候,是可以省略掉括号的。当你函数返回有且仅有一个表达式的时候可以省略{};

[javascript]  view plain  copy
  1. var people = name => 'hello' + name  
  2. //参数name就没有括号  
[javascript]  view plain  copy
  1. var people = (name, age) => {  
  2.     const fullName = 'h' + name  
  3.     return fullName  
  4. }   
  5. //如果缺少()或者{}就会报错  

4、扩展的对象功能

对象初始化简写

es5:

[javascript]  view plain  copy
  1. function people(name, age) {  
  2.         return {  
  3.             name: name,  
  4.             age: age  
  5.         };  
  6.     }  

es6:键值对重名可以这样简写

[javascript]  view plain  copy
  1. function people(name, age) {  
  2.     return {  
  3.         name,  
  4.         age  
  5.     };  
  6. }  

为对象添加方法

[html]  view plain  copy
  1. //es5为对象添加方法  
  2.     const people = {  
  3.         name: 'lux',  
  4.         getName: function() {  
  5.             console.log(this.name)  
  6.         }  
  7.     }  
  8.   
  9. //es6为对象添加方法  
  10.     const people = {  
  11.         name: 'lux',  
  12.         getName () {  
  13.             console.log(this.name)  
  14.         }  
  15.     }  

es6中提供了object.assign()方法来实现浅复制,object.assign()可以把任意多个源对象自身可枚举的属性拷贝给目标对象,然后返回目标对象,第一参数即为目标对象,在实际开发中,我们为了不改变源对象,一般会把目标对象传为{}

[javascript]  view plain  copy
  1. const obj = Object.assign({}, objA, objB)  

5、更方便的数据访问——解构

ES5我们提取对象中的信息形式如下:

[javascript]  view plain  copy
  1. const people = {  
  2.     name: 'lux',  
  3.     age: 20  
  4. }  
  5. const name = people.name  
  6. const age = people.age  
  7. console.log(name + ' --- ' + age)  

es6中我们可以这样提取:

[javascript]  view plain  copy
  1. //对象  
  2.     const people = {  
  3.         name: 'lux',  
  4.         age: 20  
  5.     }  
  6.     const { name, age } = people  
  7.     console.log(`${name} --- ${age}`)  
  8.     //数组  
  9.     const color = ['red', 'blue']  
  10.     const [first, second] = color  
  11.     console.log(first) //'red'  
  12.     console.log(second) //'blue'  

转自:https://www.jianshu.com/p/287e0bb867ae

前端面试题总结——ES6篇 ES6中引入的Proxy对象是JavaScript语言中一个非常强大的特性,它提供了一种机制,允许你创建一个对象的代理,从而能够自定义对象的基本操作(如属性查找、赋值、枚举、函数调用等)。Module(模块)是ES6引入的概念,这是一种在JavaScript中组织和封装代码的新方式、模块允许你讲一个大的文件拆分成多个小的,功能单一的,互相依赖的文件。对呀复杂类型的数据,变量指向的内存地址,保存的只是一个指向实际数据的指针, const 只能保证这个指针时固定的,并不能保证变量的结构不变。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; 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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大厂面试问深度,小厂面试问广度,如果有同学想进大厂深造一定要有一个方向精通的惊艳到面试官,还要平时遇到问题后思考一下问题的本质,找方法解决是一个方面,看到问题本质是另一个方面。还有大家一定要有目标,我在很久之前就想着以后一定要去大厂,然后默默努力,每天看一些大佬们的文章,总是觉得只有再学深入一点才有机会,所以才有恒心一直学下去。开源分享:【大厂前端面试题解析+核心总结学习笔记+真实项目实战+最新讲解视频】if(flag) {// 输出abc// 输出ABC// 输出abc。

2401_84447417的博客 1137

前端小白入门webpack之ES6转ES5的babel

文章目录前言一、操作流程总结今日推荐 前言 我们学习的前端语法在不断的与时具进,语法有在不断的转变,从我们的ES5到ES6。 这样就会带来一个问题:有些浏览器不兼容ES6,但是我们是用ES6语法写的。 此时我们就要用到webpack中的babel将文件打包的时候,语法设置为ES5。 一、操作流程 1.安装我们的babel包 npm install --save-dev babel-loader babel-core bebel-preset-es2015 babel-loader: 我们需要转化的转化

weixin_43916611的博客 670

如何使用ES6+特性进行现代前端开发?

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一文彻底搞懂前端ES6模块化

在以前的JavaScript中是没有模块化概念的,无法将一个大程序拆分成互相依赖的小文件,再用简单的方法拼装起来。如果要进行模块化操作,就需要引入第三方的类库。随着技术的发展,前后端分离,前端的业务变的越来越复杂化,于是才有了ES6模块化的诞生。为什么要有模块化,或者模块化的好处是什么呢?大家都遵守同样的模块化规范写代码,降低了沟通的成本,极大方便了各个模块间的相互调用。可以将一段复杂的程序拆解开来,方便维护可拓展。ES6模块化规范是浏览器端与服务端通用的模块化开发规范。

DZQ1223的博客 415
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晶球
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