04/20~04/26周报

本文深入探讨JavaScript中的属性类型,包括数据属性和访问器属性,以及如何使用Object.defineProperty()和Object.defineProperties()方法进行操作。此外,文章还介绍了构造函数、原型模式、原型式继承、寄生式继承和寄生组合式继承等继承方式,提供了实现基于类型的继承的有效途径。

【本周任务】
第六章
1.属性类型:数据属性和访问器属性,分别有四个特征,改变特征用
Object.defineProperty()方法。
var person = {};
Object.defineProperty(person, “name”, {
configurable: false,
value: “Nicholas”
});
alert(person.name); //“Nicholas”
delete person.name;
alert(person.name); //“Nicholas”
2.Object.defineProperties()方法,定义多个属性。两个参数,一个是要添加和修改属性的对象,另一个是属性。
3.Object.getOwnPropertyDescriptor(),读取属性特征。
4.构造函数,为了避免产生重复代码,可以采用工厂模式和构造函数模式。
function createPerson(name, age, job){
var o = new Object();
o.name = name;
o.age = age;
o.job = job;
o.sayName = function(){
alert(this.name);
};
return o;
}
var person1 = createPerson(“Nicholas”, 29, “Software Engineer”);
var person2 = createPerson(“Greg”, 27, “Doctor”);

function Person(name, age, job){
this.name = name;
this.age = age;
this.job = job;
this.sayName = function(){
alert(this.name);
};
}
var person1 = new Person(“Nicholas”, 29, “Software Engineer”);
var person2 = new Person(“Greg”, 27, “Doctor”);
5.原型模式,使用构造函数的 prototype 属性来指定那些应该共享的属性和方法。组合使用构造
函数模式和原型模式时,使用构造函数定义实例属性,而使用原型定义共享的属性和方法。
6.原型式继承,可以在不必预先定义构造函数的情况下实现继承,其本质是执行对给定对象的浅
复制。而复制得到的副本还可以得到进一步改造。
7.寄生式继承,与原型式继承非常相似,也是基于某个对象或某些信息创建一个对象,然后增强
对象,最后返回对象。为了解决组合继承模式由于多次调用超类型构造函数而导致的低效率问
题,可以将这个模式与组合继承一起使用。
8.寄生组合式继承,集寄生式继承和组合继承的优点与一身,是实现基于类型继承的最有效方式。
第七章
1.函数表达式不同于函数声明。函数声明要求有名字,但函数表达式不需要。没有名字的函数表
达式也叫做匿名函数。
2.在无法确定如何引用函数的情况下,递归函数就会变得比较复杂;
3.递归函数应该始终使用 arguments.callee 来递归地调用自身,不要使用函数名——函数名可
能会发生变化。当在函数内部定义了其他函数时,就创建了闭包。闭包有权访问包含函数内部的所有变量。在后台执行环境中,闭包的作用域链包含着它自己的作用域、包含函数的作用域和全局作用域。
4.函数的作用域及其所有变量都会在函数执行结束后被销毁。
5.当函数返回了一个闭包时,这个函数的作用域将会一直在内存中保存到闭包不存在为止。使用闭包可以在 JavaScript 中模仿块级作用域。
6.即使 JavaScript 中没有正式的私有对象属性的概念,但可以使用闭包来实现公有方法,而通过公
有方法可以访问在包含作用域中定义的变量。
7.有权访问私有变量的公有方法叫做特权方法。
8.可以使用构造函数模式、原型模式来实现自定义类型的特权方法,也可以使用模块模式、增强的模块模式来实现单例的特权方法。

【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
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