JavaScript将共享属性迁移到原型中

最新推荐文章于 2025-11-11 19:38:57 发布
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#JavaScript #原型 #继承


    在上图末尾 我写了student.description = 'banner'; 在这里要理解 我是在student里面新增了description属性 并且赋值为'banner' 并没有修改student的原型中的description的值  要深刻理解这一点

迁移学习在跨领域文本分类中的应用研究
AI天才研究院
11-28 898
迁移学习的定义与背景 迁移学习（Transfer Learning）是机器学习领域中的一个重要概念，其核心思想是将一个任务学习到的知识应用于另一个相关但不同的任务中。迁移学习的概念源于人类学习经验，例如，一个人在学会驾驶一辆汽车后，很容易适应驾驶其他类型的车辆，如摩托车或卡车。这种知识转移的能力是人类智慧的重要组成部分，而迁移学习则是试图在机
面向对象编程&原型与原型链
weixin_50756332的博客
01-17 723
对象是什么？为什么要面向对象？面向对象的优势在哪里？
javascript --- 将共享属性迁移到原型中去
weixin_30235225的博客
08-30 112
当我们用一个构造函数创建对象时，其属性就会被添加到this中去。并且被添加到this中的属性实际上不会随着实体发生改变，这时，我们这种做法显得会很没有效率。例如： function her(){ this.name = 'Anna'; } 这意味着每次我们new her()创建一个实例对象的时候都会生成一个全新的name属性，并在内存中拥有属于该属性自己的存储空间。而事实上...
JavaScript基础知识总结（五）面向对象与原型，深浅拷贝，防抖节流
2401_88108208的博客
11-11 1309
构造函数中存在原型对象属性（
JavaScript中的继承（2）
ren__wei_的博客
12-15 753
文章目录1.将共享属性迁移到原型中去 1.将共享属性迁移到原型中去 当用某一个构造器创建对象时，其属性就会被添加到this中去。并且当被添加的属性实际上不会随着实体改变时，这种做法其实时效率低的。例如，Shape()构造器是这样定义的： function Shape(){ this.name = 'Shape'; } 这种实现意味着我们用new Shape()创建的每个实体都会拥有一个全新的name属性，并在内存中拥有自己独立的存储空间。我们也可以选择name属性添加到原型上去，这样一来所有实体就可以共
JavaScript中的对象
littlesamll的博客
12-14 695
原型链：每个对象初始化时都会在内部生成一个属性prototype（原型），当访问对象属性时，如果对象内部不存在该属性，就去prototype里查找，而每个prototype也会有自己的prototype，按此规律一直找下去形成的连接就可以称为原型链。constructor：对象中的属性—构造函数，在被创建时自动生成，源自原型对象（构造函数），指向构造函数的引用。js实现继承：本质上是重写原型对象，将父对象属性方法作为自对象的属性方法，同时重写构造函数。原型对象：用来初始化对象的函数。**三、new **
js面相对象、原型原型链
weixin_44101835的博客
08-08 329
constructor & 继承属性 来自于new => 形成了属性传递的链条。1.每个实例对象被创建时，会自动拥有一个证明身份的属性constructor。子类上生成__proto__，将prototype放入 => 形成原型链。2.constructor来自于原型对象，指向了构造函数的引用。原型链传递的原理 => Course.prototype。=> 如何进行优化？实例获得类的属性 => 继承了类的属性。=> 隔离 + 和外部关联的桥梁。对象 => 转化成模块。闭包 => 突破作用域。
【OOP】从 C++, Java 迁移到 JavaScript
08-08 684
如何从C++，Java的面向对象编程转移到JavaScript？ 本文提供了一个JavaScript子集的参考。
JavaScript面向对象——深入理解默认的继承方式原型链
一位不知名小前端的一些笔记
11-14 3687
描述：正如我们所了解，JavaScript中的每个函数中都有一个指向某一对象的prototype属性。该函数被new操作符调用时会创建并返回一个对象，并且该对象中会有一个指向其原型对象的秘密链接，通过该秘密链接（__proto__），我们就可以在新建的对象中调用相关原型对象的方法和属性。而原型对象自身也具有对象固有的普遍特征，因此本身也包含了指向其原型的链接，由此就形成了一条链，即我们所说的原型链...
javascript 将共享属性迁移到原型中去的实现方法
11-23
将共享属性迁移到原型是JavaScript中实现对象复用和节省内存的一种重要方式。通过原型链，我们可以实现属性和方法的共享，同时支持继承和多级继承。理解并熟练掌握原型和原型链是深入学习JavaScript的关键，这有助于...
跨平台JavaScript ES5编码模式与超级原型的应用实践
- **超级原型模式**：这是设计模式中的一种，用于在所有子类之间共享属性和方法。通过这种模式，我们可以创建一个原型对象，然后让所有的子类继承这个原型对象，从而实现代码的复用和降低冗余。 3. **一次写入，...
48、基于快照的ES6 JavaScript应用迁移框架解析
o9p0q1的博客
09-03 21
本文介绍了一个基于快照的ES6 JavaScript应用迁移框架，该框架通过模块分析、作用域树构建、树重排序、树分区和快照代码生成等步骤，有效解决了ES6应用迁移中类定义的依赖关系、内置对象迁移和模块结构恢复等问题。评估结果显示，框架在快照代码大小和时间开销方面表现良好，适用于资源受限的设备，并为ES6应用的无缝迁移提供了高效、可靠的解决方案。未来的研究将涵盖对JavaScript异步特性的支持以及进一步的性能优化。
JavaScript学习资源迁移至编程语言理论仓库
标签列表中的“JavaScript”、“前端开发”、“编程学习”、“学习资源”突出了该仓库的教育属性和目标受众：初学者或中级开发者希望通过系统化的示例代码、练习题和文档来提升自己的编程能力。“代码库”和“github...
【嵌入式AIoT】系统架构与轻量化模型部署：面向智能家居与工业监测的边缘智能终端实战设计
12-21
内容概要：本文系统介绍了嵌入式AIoT应用场景的实战方法与实践路径，涵盖从场景选择、系统架构设计到AI模型部署、通信与数据管理的全流程。重点阐述了嵌入式系统与人工智能、物联网技术的融合，强调在资源受限环境下实现感知、分析与决策一体化的智能终端系统。文章详细解析了感知层、边缘计算层和云端服务层的协同机制，突出边缘侧数据处理与轻量化AI模型优化的重要性，并倡导以实际需求为导向，避免“为AI而AI”的设计误区。同时，强调系统稳定性、远程维护和长期运行能力的建设。; 适合人群：具备嵌入式系统基础、物联网或AI相关背景，有一定开发经验的工程师或工作1-3年的技术研发人员；适用于希望深入理解AIoT系统集成与实战落地的学习者。; 使用场景及目标：①智能家居、工业监测、智慧农业等分布式智能系统开发；②在算力、功耗受限的嵌入式设备上实现AI推理与边缘智能；③构建高效、可靠、可维护的端云协同AIoT系统。; 阅读建议：建议结合实际硬件平台进行项目化学习，边学边练，重点关注系统架构设计、模型优化与通信协议选型，注重整体系统思维的培养，而非仅关注单一技术点。
基于Python 的UART 文件传输工具
最新发布
12-21
基于Python 的UART 文件传输工具，基于Pyside6的GUI界面
C# 基于 Onnx 与 P2PNet 的人群检测与计数系统源码实现
12-21
基于C#编程语言与Onnx运行时环境，本文档详细阐述了一种利用P2PNet架构实现人群密度估计与个体计数的技术方案。该方案通过解析预训练模型，实现了对图像或视频流中人群分布的精准检测，并提供了可靠的计数功能。核心内容包括模型加载与推理流程的完整实现、数据处理管道的构建以及性能优化策略的探讨。本文旨在为相关领域的开发人员提供一个清晰、可复现的参考实现，着重于工程实践的严谨性与代码模块的可用性。所有实现代码均经过结构化组织与详细注释，以确保其易于理解与集成。 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！
Theoretical Machine Learning Notes (Princeton COS511)
12-21
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结（summarization） 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签，可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
食堂线上预约点餐系统_一个基于现代Web技术构建的面向学校企业及园区食堂的综合性数字化餐饮服务平台_该系统旨在通过线上化流程彻底革新传统食堂就餐模式_核心功能模块包括用户端小程序.zip
12-21
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Unity STL文件读取插件：pb_Stl-master
12-21
Unity STL文件导入工具 该工具为Unity引擎提供标准STL格式三维模型文件的导入功能，支持二进制与ASCII两种编码格式的解析。通过集成此插件，开发者可直接在Unity编辑器中加载由各类CAD软件或三维扫描设备生成的STL模型文件，无需借助第三方转换软件进行格式预处理。 核心特性包括： 1. 完整几何数据解析：精确读取顶点坐标、法线向量及三角面片拓扑关系 2. 自适应材质分配：根据模型几何特征自动生成并配置基础材质球 3. 内存优化机制：采用流式加载技术处理大型STL文件，避免编辑器卡顿 4. 坐标系统转换：自动校正不同三维软件坐标系差异，确保模型方向一致性 技术实现层面，插件通过托管DLL封装了经过优化的STL解析算法，在保证读取精度的同时维持了较高执行效率。导入后的模型将自动生成标准网格组件，支持Unity光照系统、碰撞体生成及导航网格烘焙等后续处理流程。 该工具适用于机械设计展示、三维打印预览、工业仿真等需要频繁交换CAD数据的开发场景，显著简化了从工程设计到实时渲染的工作流程。 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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