JavaScript常用的一些小技巧

本文分享了几个实用的JavaScript编程技巧,包括通过特性检测而非浏览器检测来确保代码的兼容性、利用方括号访问属性实现动态功能、巧妙运用表单属性简化表单操作、通过a标签的onclick属性进行事件处理以及灵活的类型转换方法。
转自: http://www.nowamagic.net/javascript/js_SomeJavascriptSkills.php
特性检测而非浏览器检测

因为某某特性某浏览器不支持,我们经常的做法是在代码中直接先做浏览器判断如:

1 if(Broswer.isFirfox){
2     //do something
3 }

其实这样做是不科学的,因为很可以其它浏览器上可以支持你要用的特性,所以,比较好的做法为是直接做特性判断。如:

1 if(window.localStorage){
2     //使用本地存储功能
3 }
使用方括号来访问属性或方法

这一点到不是强制的,只不过如果使用方括号来访问可以享受一些动态特性带来的好处,而且命名方面有少了许多限制。如:

1 for(var i=0;i<9;i++){
2     obj["method"+i]();
3 }
表单的那些事

这里主要提两个很有用的属性,可以让你操作表单方便不少。

  1. form有一个elements属性。作用呢就是可以得到一个表单下的所有表单元素,这样在批量处理表单元素时就很有用,如:表单元素的序列化,或者验证之类的很有帮助。
  2. 对于第一个表单元素也有一个类似属性为form.这样可以很轻松得到一个表单元素属于哪个表单。
a元素onclick的那些事
1 <a href="cool.html" onclick "doSomething()">做点什么吧</a>

点击这样一个链接时会有两种情况发生,1、如果dosomthing返回true,那么浏览器就会发生跳转到cool.html,相返如果返回false的话,就会忽略href。因此借住这个特性,我们可以写这样的代码。

1 function doSomething(){
2     return confirm("您确认要离开吗");
3 }

有没有发现比起下面这样的代码爽了很多。

1 function doSomething(){
2     var ret = confirm("确认要离开吗?");
3     if(ret){
4         window.loaction.href = "cool.html";
5     }
6 }
类型转换时不一样的做法

怎样把字符串转换成数字呢?我知道parseInt("123",10),除此之外还有什么好办法没,看下面的。

1 var num1 = "123";
2 num1 = num1*1;
3 var num2 = "123";
4 num2 = +num2;

这两种方法是不是很不错。还是很简洁吧。祝学习愉快!

1 var a = 1;
2 a = !!a;

那转换为bool类型有没有什么好办法呢?有啊!


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。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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