转Array.prototype.slice.call(arguments)

本文介绍了一种在JavaScript中将类数组对象转换为数组的方法,即利用Array.prototype.slice.call()函数。通过深入剖析该方法的工作原理,文章还提供了一个更通用的toArray函数,适用于多种场景。

本文出处:http://www.cnblogs.com/littledu/archive/2012/05/19/2508672.html

我们知道,Array.prototype.slice.call(arguments)能将具有length属性的对象转成数组,除了IE下的节点集合(因为ie下的dom对象是以com对象的形式实现的,js对象与com对象不能进行转换)
如:
1 var a={length:2,0:'first',1:'second'};
2 Array.prototype.slice.call(a);//  ["first", "second"]
3  
4 var a={length:2};
5 Array.prototype.slice.call(a);//  [undefined, undefined]

可能刚开始学习js的童鞋并不是很能理解这句为什么能实现这样的功能。比如我就是一个,所以,来探究一下。

首先,slice有两个用法,一个是String.slice,一个是Array.slice,第一个返回的是字符串,第二个返回的是数组,这里我们看第2个。

Array.prototype.slice.call(arguments)能够将arguments转成数组,那么就是arguments.toArray().slice();到这里,是不是就可以说Array.prototype.slice.call(arguments)的过程就是先将传入进来的第一个参数转为数组,再调用slice?
 
再看call的用法,如下例子
复制代码
1 var a = function(){
2      console.log(this);    // 'littledu'
3      console.log(typeof this);      //  Object
4      console.log(this instanceof String);    // true
5 }
6 a.call('littledu');
复制代码
可以看出,call了后,就把当前函数推入所传参数的作用域中去了,不知道这样说对不对,但反正this就指向了所传进去的对象就肯定的了。
到这里,基本就差不多了,我们可以大胆猜一下slice的内部实现,如下
复制代码
1 Array.prototype.slice = function(start,end){
2      var result = new Array();
3      start = start || 0;
4      end = end || this.length; //this指向调用的对象,当用了call后,能够改变this的指向,也就是指向传进来的对象,这是关键
5      for(var i = start; i < end; i++){
6           result.push(this[i]);
7      }
8      return result;
9 }
复制代码

大概就是这样吧,理解就行,不深究。

 

最后,附个转成数组的通用函数

复制代码
 1 var toArray = function(s){
 2     try{
 3         return Array.prototype.slice.call(s);
 4     } catch(e){
 5             var arr = [];
 6             for(var i = 0,len = s.length; i < len; i++){
 7                 //arr.push(s[i]);
arr[i] = s[i]; //据说这样比push快
8 } 9 return arr; 10 } 11 }
复制代码

自我补充:

本文中的Array.prototype.slice.call(s)除了可以写成如此形式外,还可以写成一个更为简洁的形式:[].slice.call(s),将非array类型但length的对象(如nodeList等对象)暂时转化为Array对象,并使用其方法,以达到事半功倍的效果。

总所周知,JavaScript为Array对象创建了许多很有用的方法,对数组内部的数据进行处理。但诸如nodeList等对象,虽然与Array对象类似(结构类似,同样也有length属性),但是JavaScript似乎只对Array对象偏心,而没有对其他对象匹配原型方法。因此,掌握如何将其他带有length属性的对象转化为Array对象,是非常有必要的。

使用上面所说的方法,便可以实现对象间的转化。形式如下:

1、Array.prototype.slice.call(s)将非Array对象s转化为Array对象;

2、[].slice.call(s)。

对s的前提:具有length属性的对象。

训练数据保存为deep_convnet_params.pkl,UI使用wxPython编写。卷积神经网络(CNN)是一种专门针对图像、视频等结构化数据设计的深度学习模型,在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域有广泛应用。其核心设计理念源于对生物视觉系统的模拟,主要特点包括局部感知、权重共享、多层级抽象以及空间不变性。 **1. 局部感知与卷积操作** 卷积层是CNN的基本构建块,使用一组可学习的滤波器对输入图像进行扫描。每个滤波器在图像上滑动,以局部区域内的像素值与滤波器权重进行逐元素乘法后求和,生成输出值。这一过程能够捕获图像中的边缘、纹理等局部特征。 **2. 权重共享** 同一滤波器在整个输入图像上保持相同的权重。这显著减少了模型参数数量,增强了泛化能力,并体现了对图像平移不变性的内在假设。 **3. 池化操作** 池化层通常紧随卷积层之后,用于降低数据维度并引入空间不变性。常见方法有最大池化和平均池化,它们可以减少模型对微小位置变化的敏感度,同时保留重要特征。 **4. 多层级抽象** CNN通常包含多个卷积和池化层堆叠在一起。随着网络深度增加,每一层逐渐提取更复杂、更抽象的特征,从底层识别边缘、角点,到高层识别整个对象或场景,使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示。 **5. 激活函数与正则化** CNN中使用非线性激活函数来引入非线性表达能力。为防止过拟合,常采用正则化技术,如L2正则化和Dropout,以增强模型的泛化性能。 **6. 应用场景** CNN在诸多领域展现出强大应用价值,包括图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别、图像生成、医学影像分析以及自然语言处理等任务。 **7. 发展与演变** CNN的概念起源于20世纪80年代,其影响力在硬件加速和大规模数据集出现后真正显现。经典模型如LeNet-5用于手写数字识别,而AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等现代架构推动了CNN技术的快速发展。如今,CNN已成为深度学习图像处理领域的基石,并持续创新。 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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