heuristic manner

本文探讨了jQuery中一种类型的检查方法,通过构造映射表来识别不同的对象类型,如DOM元素、数组、函数等,并深入讨论了浏览器环境中某些特性的实现细节。

due to there is no strict type checking, all the algorithms related to type checking  are almost  all heuristic progress, 

“if there is a property of what, that could be xxx, or level down to other options”, you have to explore what it is through the way.

as this, in jquery.aop:

toStrings = {},
nodeTypes = { 1: 'element', 3: 'textnode', 9: 'document', 11: 'fragment' },
types = 'Arguments Array Boolean Date Document Element Error Fragment Function NodeList Null Number Object RegExp String TextNode Undefined Window'.split(' ');

//making a map of type
.....
return function(item) {
       return item == null && (item === undefined ? _undef : 'null') ||
	      item.nodeType && nodeTypes[item.nodeType] ||
	      typeof item.length == 'number' && (
	      item.callee && _arguments ||
	      item.alert && 'window' ||
	      item.item && 'nodelist') ||
	      toStrings[toString.call(item)];
};

- null or undefined;

- nodetype exist in object, it could be of types in nodeTypes, including the built-in ones, the BOM, DOM ones

-or when length property exist, it could be Arguments, NodeList, window

interestingly, in BOM, DOM field, the __proto__ chain searching property mechanism is NOT always work, e.g. length in window, but check it , u will find:

Object.prototype.hasOwnProperty.call(window, "length") //false in FF, true in chrome

Object.prototype.toString.call(window.__proto__, "length") //false
....
"length" in window //true
//at least it can show that the implementation is not integrity somehow

-use Object.prototype.toString method to output its type information and use map constructed to output its type.


内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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