typescript 数据类型整理

本文介绍了TypeScript中的多种基础数据类型,包括布尔值、数字、字符串、数组、元组、枚举等,说明了各类型的特点和使用方式,如数字支持多种进制,字符串可用模板字符串等。还提及了Any、void等特殊类型,以及类型断言,它类似强制转换,仅在编译阶段起作用。

布尔值

boolean

let isDone: boolean = false;

数字

number 支持十进制、十六进制、二进制、八进制

let decLiteral: number = 6;
let hexLiteral: number = 0xf00d;
let binaryLiteral: number = 0b1010;
let octalLiteral: number = 0o744;

字符串

string

和其他语言相似

可以使用模板字符串、用反引号包围`` 可以使用${} 嵌入表达式

let name: string = `Gene`;
let age: number = 37;
let sentence: string = `Hello, my name is ${ name }.

I'll be ${ age + 1 } years old next month.`;

数组

定义有两种方法,

let list: number[] = [1, 2, 3];`
let list: Array<number> = [1, 2, 3];

元组

Tuple

元组类型允许表示元素的数量和类型的数组,各元素不必相同

// Declare a tuple type
let x: [string, number];
// Initialize it
x = ['hello', 10]; // OK
// Initialize it incorrectly
x = [10, 'hello']; // Error

可以使用索引得到之,当数组越界后使用联合类型替换

x[3] = 'world'; // OK, 字符串可以赋值给(string | number)类型
console.log(x[5].toString()); // OK, 'string' 和 'number' 都有 toString
x[6] = true; // Error, 布尔不是(string | number)类型

枚举

enum

enum Color {Red, Green, Blue}
let c: Color = Color.Green;

默认从0开始但是可以手动制定成员的数值

enum Color {Red = 1, Green, Blue}
let c: Color = Color.Green;
enum Color {Red = 1, Green = 2, Blue = 4}
let c: Color = Color.Green;


enum Color {Red = 1, Green, Blue}
let colorName: string = Color[2];
console.log(colorName);  // 显示'Green'因为上面代码里它的值是2

Any

不确定类型

void

无类型

Null Undefined

可以看作任何类型的子类型

可以复值给其他类型

Never

永不存在的值的类型

never类型是那些总是会抛出异常或根本就不会有返回值的函数表达式或箭头函数表达式的返回值类型;

// 返回never的函数必须存在无法达到的终点
function error(message: string): never {
    throw new Error(message);
}

// 推断的返回值类型为never
function fail() {
    return error("Something failed");
}

// 返回never的函数必须存在无法达到的终点
function infiniteLoop(): never {
    while (true) {
    }
}

Object

object表示非原始类型,也就是除number,string,boolean,symbol,null或undefined之外的类型。

类型断言

像是其他语言的强制转换

但是只有在编译阶段起作用,

let someValue: any = "this is a string";
let strLength: number = (<string>someValue).length;
let someValue: any = "this is a string";
let strLength: number = (someValue as string).length;
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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