this的指向(慢慢添加)

本文深入解析JavaScript中this关键字的不同指向情况,包括行间调用、定时器、普通函数调用及DOM事件处理程序中的表现,为理解JS作用域提供关键洞察。

this的指向:

1.行间调用函数:

   <div id="div1" onclick="show()"></div>
  <script>
      function show(){
        alert(this); //object window;
      }
  </script>

2. 定时器
<div id="div1"></div>
  <script>
var oDiv=document.getElementById('div1');
oDiv.onclick=function(){
             setTimeout(function(){
alert(this); //window;
},1000);
};
  </script>

3. 函数调用
   <div id="div1"></div>
  <script>
    function show(){
        alert(this);
    }
    document.getElementById('div1').onclick=function(){
        show(); //window;
    }
</script>
4. 不是函数调用
   
    
<div id="div1"></div>
  <script>
   
    document.getElementById('div1').onclick=function(){
        alert(this); //DIV
    }
</script>










 

转载于:https://www.cnblogs.com/laraLee/p/6217146.html

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。
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