let 和 const 命令

本文详细介绍了ES6中声明变量的六种方法:let、const、import、class、var及function,对比ES5,深入解析let与const的特性,如块级作用域、变量提升、重复声明限制等。

ES6 声明变量的六种方法

ES5 只有两种声明变量的方法:var命令和function命令。ES6除了添加let和const命令,后面章节还会提到,另外两种声明变量的方法:import命令和class命令。所以,ES6 一共有6种声明变量的方法。

let 命令

ES6 新增了let命令,用来声明变量。它的用法类似于var,但是所声明的变量,只在let命令所在的代码块内有效。

使用

  1. for循环使用 (不会产生全局变量 )
  2. 不存在变量提升
    存在暂时性死区问题形式
    1. 提前声明
         //会报异常不会报未定义
           typeof x; // ReferenceError
           typeof y; // "undefined"
    1. 参数声明
    function bar(x = y, y = 2) {
           return [x, y];
             }
           bar(); // 报错
        function bar(x = 2, y = x) {
              return [x, y];
            }
          bar(); // [2, 2]
    1. 定义声明
    // 不报错
               var x = x;
               // 报错
               let x = x;
               // ReferenceError: x is not defined

不允许重复声明

let不允许在相同作用域内,重复声明同一个变量。

Const 命令

const实际上保证的,并不是变量的值不得改动,而是变量指向的那个内存地址不得改动。

关于使用

  1. const声明一个只读的常量。一旦声明,常量的值就不能改变。
  2. const命令声明的常量也是不提升,同样存在暂时性死区,只能在声明的位置后面使用。
  3. const声明的常量,也与let一样不可重复声明。

块级作用域

作用

  1. 防止内层变量可能会覆盖外层变量。
  2. 用来计数的循环变量泄露为全局变量。

块级作用域的出现,实际上使得获得广泛应用的立即执行函数表达式(IIFE)不再必要了。

// IIFE 写法
(function () {
  var tmp = ...;
  ...
}());
// 块级作用域写法
{
  let tmp = ...;
  ...
}

块级作用域与函数声明

ES5 规定,函数只能在顶层作用域和函数作用域之中声明,不能在块级作用域声明。

顶层对象的属性

顶层对象,在浏览器环境指的是window对象,在Node指的是global对象。ES5之中,顶层对象的属性与全局变量是等价的。

var a = 1;
// 如果在Node的REPL环境,可以写成global.a
// 或者采用通用方法,写成this.a
window.a // 1
let b = 1;
window.b // undefined

global 对象

获取全局对象的方法

// 方法一
(typeof window !== 'undefined'
   ? window
   : (typeof process === 'object' &&
      typeof require === 'function' &&
      typeof global === 'object')
     ? global
     : this);
// 方法二
var getGlobal = function () {
  if (typeof self !== 'undefined') { return self; }
  if (typeof window !== 'undefined') { return window; }
  if (typeof global !== 'undefined') { return global; }
  throw new Error('unable to locate global object');
};

转载于:https://www.cnblogs.com/95CC/p/7405854.html

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 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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