Javaweb-ES6基础

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1. 声明变量
// var 声明的变量 没有 局部作用域
// let 声明的变量 有 局部作用域
{
var a = 0
let b = 1
}
console.log(a)  // 0
console.log(b)  // ReferenceError: b is not defined

// var 可以声明多次
// let 只能声明一次
var m = 1
var m = 2
let n = 3
let n = 4
console.log(m)  // 2
console.log(n)  // Identifier 'n' has already been declared
2. 声明常量
// 1、声明之后不允许改变    
const PI = "3.1415926"
PI = 3  // TypeError: Assignment to constant variable.

// 2、一但声明必须初始化,否则会报错
const MY_AGE  // SyntaxError: Missing initializer in const declaration
3. 解构赋值

针对数组或者对象进行模式匹配,然后对其中的变量进行赋值

//1、数组解构
// 传统
let a = 1, b = 2, c = 3
console.log(a, b, c)
// ES6
let [x, y, z] = [1, 2, 3]
console.log(x, y, z)

//2、对象解构
let user = {name: 'Helen', age: 18}
// 传统
let name1 = user.name
let age1 = user.age
console.log(name1, age1)
// ES6
let { name, age } =  user//注意:解构的变量必须是user中的属性
console.log(name, age)
4. 模板字符串
// 1、多行字符串
let string1 =  `Hey,
can you stop angry now?`
console.log(string1)
// Hey,
// can you stop angry now?

// 2、字符串插入变量和表达式。变量名写在 ${} 中,${} 中可以放入 JavaScript 表达式。
let name = "Mike"
let age = 27
let info = `My Name is ${name},I am ${age+1} years old next year.`
console.log(info)
// My Name is Mike,I am 28 years old next year.

// 3、字符串中调用函数
function f(){
    return "have fun!"
}
let string2 = `Game start,${f()}`
console.log(string2);  // Game start,have fun!
5. 声明对象简写
const age = 12
const name = "Amy"

// 传统
const person1 = {age: age, name: name}
console.log(person1)

// ES6
const person2 = {age, name}
console.log(person2) //{age: 12, name: "Amy"}
6. 定义方法简写
// 传统
const person1 = {
    sayHi:function(){
        console.log("Hi")
    }
}
person1.sayHi();//"Hi"


// ES6
const person2 = {
    sayHi(){
        console.log("Hi")
    }
}
person2.sayHi()  //"Hi"
7. 对象拓展运算符
// 1、拷贝对象
let person1 = {name: "Amy", age: 15}
let someone = { ...person1 }
console.log(someone)  //{name: "Amy", age: 15}

// 2、合并对象
let age = {age: 15}
let name = {name: "Amy"}
let person2 = {...age, ...name}
console.log(person2)  //{age: 15, name: "Amy"}
8. 箭头函数
// 传统
var f1 = function(a){
    return a
}
console.log(f1(1))

// ES6
var f2 = a => a
console.log(f2(1))

// 当箭头函数没有参数或者有多个参数,要用 () 括起来。
// 当箭头函数函数体有多行语句,用 {} 包裹起来,表示代码块,
// 当只有一行语句,并且需要返回结果时,可以省略 {} , 结果会自动返回。
var f3 = (a,b) => {
    let result = a+b
    return result
}
console.log(f3(6,2))  // 8

// 前面代码相当于:
var f4 = (a,b) => a+b
猫群优化算法(CSO)详解:从生物灵感到智能优化 猫群优化算法(CSO)是一种模拟猫科动物行为的群体智能优化算法。该算法基于猫的两种主要行为模式:搜寻状态(全局探索)和跟踪状态(局部开发)。CSO通过混合率(MR)动态调整两种模式的比例,实现探索与开发的平衡。算法核心包括搜寻模式的变异操作和跟踪模式的速度-位移模型,具有收敛性能好、全局搜索能力强等特点。相比传统优化算法,CSO在高维复杂问题中表现优异,已成功应用于函数优化、图像处理等多个领域。算法性能受混合率、变化域等参数影响,自适应参数策略可进一步提升优化效果。 阅读详情

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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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