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.


本 PPT 介绍了制药厂房中供配电系统的总体概念与设计要点,内容包括: 洁净厂房的特点及其对供配电系统的特殊要求; 供配电设计的一般原则与依据的国家/行业标准; 从上级电网到工厂变电所、终端配电的总体结构与模块化设计思路; 供配电范围:动力配电、照明、通讯、接地、防雷与消防等; 动力配电中电压等级、接地系统形式(如 TN-S)、负荷等级与可靠性、UPS 配置等; 照明的电源方式、光源选择、安装方式、应急与备用照明要求; 通讯系统、监控系统在生产管理与消防中的作用; 接地与等电位连接、防雷等级与防雷措施; 消防设施及其专用供电(消防泵、排烟风机、消防控制室、应急照明等); 常见高压柜、动力柜、照明箱等配电设备案例及部分设计图纸示意; 公司已完成的典型项目案例。 1. 工程背景与总体框架 所属领域:制药厂房工程的公用工程系统,其中本 PPT 聚焦于供配电系统。 放在整个公用工程中的位置:与给排水、纯化水/注射用水、气体与热力、暖通空调、自动化控制等系统并列。 2. Part 01 供配电概述 2.1 洁净厂房的特点 空间密闭,结构复杂、走向曲折; 单相设备、仪器种类多,工艺设备昂贵、精密; 装修材料与工艺材料种类多,对尘埃、静电等更敏感。 这些特点决定了:供配电系统要安全可靠、减少积尘、便于清洁和维护。 2.2 供配电总则 供配电设计应满足: 可靠、经济、适用; 保障人身与财产安全; 便于安装与维护; 采用技术先进的设备与方案。 2.3 设计依据与规范 引用了大量俄语标准(ГОСТ、СНиП、SanPiN 等)以及国家、行业和地方规范,作为设计的法规基础文件,包括: 电气设备、接线、接地、电气安全; 建筑物电气装置、照明标准; 卫生与安全相关规范等。 3. Part 02 供配电总览 从电源系统整体结构进行总览: 上级:地方电网; 工厂变电所(10kV 配电装置、变压
### 启发式算法概述 启发式算法是一类在解决复杂问题时利用经验规则和启发式信息进行搜索的算法[^1]。这类算法的特点在于不保证找到全局最优解,但在许多实际应用场景中能够高效地找到满意的解决方案。 #### 应用领域 启发式算法广泛应用于多个学科和技术领域: - **组合优化**:用于求解旅行商问题、背包问题等经典难题。 - **人工智能**:作为机器学习模型训练的一部分,特别是在强化学习框架内。 - **搜索问题**:帮助机器人导航路径规划以及大规模数据集中的模式识别等问题。 ### 类型划分 根据发展历史和技术特点,可以将启发式算法分为三类主要形式[^2]: - **简单启发式算法** - 如爬山法、贪心法等传统策略,适用于特定结构化良好的问题实例。 - **元启发式算法** - 包括但不限于遗传算法、粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO),这些高级技术借鉴自然界进化机制设计而成,在更广泛的范围内探索可行方案空间。 - **超启发式算法 (Hyper-heuristic Algorithms)** - 随着对跨域适应性和灵活性需求的增长而兴起的新一代方法论;旨在动态调整底层操作符的选择与配置,从而实现更高层次上的自动化决策支持功能。 ### 常见具体实现方式 一些具体的启发式算法及其典型用途如下所示[^3]: - **遗传算法 (Genetic Algorithm)**: ```python import random def genetic_algorithm(population_size=50, generations=100): population = initialize_population(population_size) for generation in range(generations): fitness_scores = evaluate_fitness(population) selected_parents = select_mating_pool(fitness_scores) offspring = crossover(selected_parents) mutated_offspring = mutate(offspring) population = replace_old_generation(mutated_offspring) best_solution = find_best_individual(population) return best_solution ``` - **模拟退火(Simulated Annealing)**: 这种基于物理现象建模的方法模仿金属冷却过程中原子排列变化的过程来规避局部极值陷阱。 - **蚁群算法(Ant Colony Optimization)**: 受到蚂蚁觅食行为启示所创造出来的群体智能寻径工具,特别适合处理图论相关任务如最短路查找。 - **粒子群优化(PSO)**: 模仿鸟群飞行集体智慧的一种随机搜索手段,常用来做函数优化工作。
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