JS学习笔记

1.  JavaScriptJS)有9种数据类型:未定义(Undefined,空(Null),布尔(Boolean,字符串(String),数值(Number),对象(Object),引用(Refference),列表(List),完成(Completion)。其中后三种不可用。

2.  类型转换规则:

3.  值传递,引用传递。在JS中对函数类型(typeof(var)function),对象类型的参数都是以引用传递。对未定义,NULL,数值,字符串,boolean类型的变量以值传递。

4.  Global对象用于存一些常用的全局的方法和属性。如:eval(),parseInt(),parseFloat(),escape(),unescape(),isNaN(),isFinite(),NaN,Infinity。注意:使用时直接用就可以,而不需要也不能用形如Global.eval()的方式。

5.  字符串作为一种单独的数据类型,它也对应一种内置对象(String

var str1 = “hello”;

var str2 = “你好”;//str1,str2是字符串类型的变量

alert(str1.length);
// 5

alert(str2.length);
//2。Str1,str2,被当作字符串对象。

 

6.  浏览器提供的内部对象开头都是小写形式:

navigator:独立对象,提供浏览器和OS等信息

locationwindow对象的子对象,与地址栏相关

history window对象的子对象,与浏览器的历史记录相关

documentwindow对象的子对象,表示页面文档

 

7.  定义函数的方式:

 

function fun1(a)

{

// 语句

}

调用函数的方式和其它语言没有什么差别。

 

8.  一个函数就是一个对象。什么意思?定义一个函数的时候(如7中的例子),实质上是定义了一个对象。(如对于7中例子,就有了一个名为fun1的对象,注意是对象,不是类)。这个对象和普通对象有所不同。它是一个能构造出普通对象的对象。

 Math, Date, Error, Array, String, Object, Function, RegExp(不知道全不全)

 

var obj = new fun1();

alert(
typeof(fun1));// function

alert(
typeof(obj));// object,也就是所谓普通对象

浏览器为我们内置了一些这种能构造对象的对象。如:

 

9.  每个函数对象(如上的class1对象)都有一个prototype子对象。prototype对象表示了一个类的成员的集合。通过new来获取一个类的实例的时候,prototype对象的成员都会成为实例化的对象的成员。

 

 

function class1(){

        
// statement

}

class1.prototype.method 
= function(){

alert(“something”);

}

var obj = new class1();

obj.method();
// something

      

       prototype对象是JS实现面向对象的基础。

 

10JS面向对象

       待续。。。

 

 
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...
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