如何学习JavaScript

作者: chaomao  发布时间: 2013-10-30 11:07  阅读: 4708 次  推荐: 56    原文链接    [收藏]  

  首先要说明的是,咱现在不是高手,最多还是一个半桶水,算是入了JS的门。

  谈不上经验,都是一些教训。

  这个时候有人要说,“靠,你丫半桶水,凭啥教我们”。您先别急着骂,先听我说。

  你叫一个大学生去教小学数学,不见得比一个初中生教得好。因为大学生早已经过了那个阶段,都忘记自己怎么走过来的了。而对于初中生,刚好走过那个阶段,对自己怎么走过来的还记忆犹新,或者还有一些自己的总结。比如,很多高手觉得那本犀牛书入门很好,他们觉得太简单了,但以我的经验来看,它不是入门的最好选择。

  先说说学js的条件

  论条件,咱是文科生,大学专业工商管理,和计算机毛关系都没;有人说英语,读了四年大学,很遗憾,咱还四级没混过;就咱这条件都学得乐呵呵的,您还等啥。

  当然学习JS也是有门槛的,就是你的html和css至少还比较熟练,您不能连<body>这东东是干啥的都不知道就开始上JS了,学乘除前,学好加减法总是有益无害的。

  再说几点忠告

  1,不要着急看一些复杂网页效果的代码,这样除了打击你自信心,什么也学不到。没达到一定的武功水平,割了小JJ也学不会葵花宝典的。

  2,别急着加技术交流QQ群,加牛人QQ。如果你找张三丰交流武功,你上去第一句问“丰哥,where is 丹田?”,你会被他一掌劈死的。

  3,看网上什么多少天精通JS,啥啥啥从入门到精通,这种教程直接跳过吧,太多的事实证明,以一种浮躁的心态去做任何事都会以失败而告终。

  4,千万别去弄啥电脑培训,花了钱和时间不说,关键是学不到东西。本来你买两本好书自学3个月能学会的,他们硬是能折腾你两年。

  推荐几本好书

  “超毛,你丫吹了半天牛B,还是没说怎么学啊”

  呵呵,我也没啥特别的办法,只是推荐几本好书。推荐的书,得按先后顺序看。别第一本没看完,就急着上第二本,并不是每次“穿越”都能成功的

  第一阶段:《JavaScript DOM编程艺术》

  看这本书之前,请先确认您对Javascript有个基本的了解,应该知道if else之类的语法,如果不懂,先去看看我第二阶段推荐的《Javascript高级程序设计》的前三章,记住看三章就别往下看了,回到《JavaScript DOM编程艺术》这本书上来。

  学习Javascript用《JavaScript DOM编程艺术》来入门最好不过了,老老实实看两遍,看完了你就会对JS有一个大概的了解,整本书都围绕着一个网页效果例子展开,你跟着老老实实敲一篇,敲完之后,你会发现这个效果不是常在网页中看到么,发现自己也能做出来网上的效果了,嘿嘿,小有成就感吧。

  第二阶段:《JavaScript高级程序设计》

  有的书是用来成为经典的,比如犀牛书;还有些书是用来超越经典的,显然这本书就是这种。书中章章经典,由浅入深,其中第6章,关于JS面向对象的解说,没有教程出其右。

  如果有一场满分100分的JS考试,看了《JavaScript DOM编程艺术》能让你拿到20分,那么看完这本书,你就能拿到60分以上了。学完后,你会成就感倍增的,相信我(至少看两遍,推荐三篇,跟着书上的代码一行行的敲)。

  这本书强烈推荐购买,写的太TMD牛逼了,给你带来的价值超过百倍千倍。

  这本书最新的是第三版,貌似就是前些日子出来的,我看的是第二版,第三版相对第二版变动不大,添加了几章内容,价格目前相差10元左右。

  接下来,恭喜你可以下山了,这个时候可以自己做一些事情了

  • 你可以去Ferris这个教程看看他写的这些效果,看看源代码,怎么样,是不是觉得有一部分很简单了,尝试着跟着他写一写这些效果吧。
  • 学技术闭门造车是行不通的,适当的加一两个QQ群交流(注重质量),常去论坛逛逛,你会经常有些小收获的。
  • 再有就是看看前辈这些牛人前辈们分享的文章,它会让你的学习事半功倍的,这里是热心人收集的国内一些牛人的博客、个人网站,点这里

  第三阶段:《JavaScript语言精粹》和《高性能JavaScript》

  接下来两本书《JavaScript语言精粹》和《高性能JavaScript》算是JS高级教程的补充,里面有一些内容和JS高级教程重复了,两本书可以同时看,都不厚,可以对前面所学的有一个很好的加强和巩固。

  第四阶段:《JavaScript DOM高级程序设计》和《JavaScript设计模式》

  在吃透了前面所说的书之后,接下来两本书的顺序已经无关紧要了,《JavaScript DOM高级程序设计》(注意和《JavaScript 高级程序设计》相区别)和《JavaScript设计模式》,这两本都是重量级的书,能让你的JS技术上一个新的台阶;这两本书前者主修炼外功,后者主修炼内功,有点想乾坤大挪移和九阳神功的关系。

  《JavaScript DOM高级程序设计》 首先教你搭建一个类似JQuery的额工具函数库,然后通过讲解几个实际中经常遇到的几个应用例子,会让初学者受益匪浅。

  《JavaScript设计模式》主要讲Javascript的设计模式,说实话,翻译的质量很一般,有些生硬,但已经基本不影响你的学习,看代码完全可以理解出自己的意思。

  这两本书出来一段时间了,可能买不着了,提供下载地址:

  《JavaScript DOM高级程序设计》下载地址,注意有三部分需要下载。

  《JavaScript设计模式》下载地址

  最后想说的

  • 不安逸,不浮躁。任何学习都不是一蹴而就的,牛B就是一个学习积累的过程,别指望两三个月,你的水平就多么厉害。倚天屠龙记里面的武功最牛B的是张三丰,而不是张无忌。
  • 任何工作都需要多种技能,别忽略了html, css等其他知识的学习。

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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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