黑马JS笔记4

最新推荐文章于 2025-11-12 21:40:19 发布
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JavaScript 进阶黑马笔记 (万字速通)
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JavaScript 进阶 - 第1天 学习作用域、变量提升、闭包等语言特征，加深对 JavaScript 的理解，掌握变量赋值、函数声明的简洁语法，降低代码的冗余度。 理解作用域对程序执行的影响 能够分析程序执行的作用域范围 理解闭包本质，利用闭包创建隔离作用域 了解什么变量提升及函数提升 掌握箭头函数、解析剩余参数等简洁语法 作用域 了解作用域对程序执行的影响及作用域链的查找机制，使用闭包函数创建隔离作用域避免全局变量污染。 作用域（scope）规定了变量能够被访问的“范围”，离开了这个“范
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黑马JS教程笔记（JavaScript教程）——JS基础
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第一天 JS黑马笔记
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确定位置的原因：按照操作顺序书写scrip呈现效果：页面弹出警示框。
黑马pink老师 JavaScript 视频笔记
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JavaScript基础知识——黑马JavaWeb学习笔记
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本文为学习黑马程序员JavaWeb开发教程中JS部分学习笔记
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黑马前端pink的js视频个人代码笔记
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黑马前端pink的js视频个人代码笔记，正是基于对JavaScript深入学习和实践的一个记录。 这份笔记是学习JavaScript的重要参考资料，它不仅仅包含了视频教程的代码实例，还可能包括了对JavaScript基础语法、对象、函数...
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【变换域数字水印技术：一种信息隐藏的方法】使用多幅图像作为水印的数字水印技术，该技术基于变换域函数，包括离散小波变换（DWT）、离散余弦变换（DCT）和奇异值分解（SVD）（Matlab代码实现）
12-24
【变换域数字水印技术：一种信息隐藏的方法】使用多幅图像作为水印的数字水印技术，该技术基于变换域函数，包括离散小波变换（DWT）、离散余弦变换（DCT）和奇异值分解（SVD）（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种基于变换域函数的多幅图像数字水印技术，主要采用离散小波变换（DWT）、离散余弦变换（DCT）和奇异值分解（SVD）相结合的方法，在Matlab环境中实现水印的嵌入与提取。该技术通过在变换域中处理宿主图像和水印图像，增强了水印的鲁棒性和不可见性，适用于版权保护、数据认证等场景。文中详细阐述了算法流程、关键技术环节及其实现代码，展示了该方法在抵抗常见图像攻击方面的有效性。; 适合人群：具备数字图像处理基础，熟悉Matlab编程，从事信息安全、多媒体技术或相关领域研究的研究生及科研人员。; 使用场景及目标：①实现多幅图像作为水印的信息隐藏；②提升水印在复杂攻击下的鲁棒性与透明性；③为学术研究和工程应用提供可复现的Matlab代码参考； 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐步调试算法流程，深入理解DWT、DCT与SVD在水印技术中的协同作用，并可通过添加不同攻击测试来验证算法性能。
（52页PPT）课时27第二单元汉语拼音8zhchshr课件.pptx
12-24
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SCI级别多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)和鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30寻优对比
12-24
【SCI级别】多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)和鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30寻优对比内容概要：本文主要介绍了多策略改进鲸鱼优化算法（HHWOA）与传统鲸鱼优化算法（WOA）在CEC2017测试集的30个基准函数（F1-F30）上的寻优性能对比研究。通过引入多种优化策略对原始WOA进行改进，提升了算法的收敛速度、全局搜索能力和避免陷入局部最优的能力。实验结果表明，HHWOA在多数测试函数上表现优于标准WOA，验证了所提改进策略的有效性。该研究为智能优化算法的性能提升提供了可行的技术路径，并适用于复杂工程优化问题的求解。; 适合人群：具备一定算法基础的研究生、科研人员及从事智能优化、人工智能、自动化等领域工作的工程技术人员，熟悉MATLAB编程者更佳。; 使用场景及目标：①用于解决复杂的数值优化问题，如工程参数优化、机器学习超参数调优等；②作为智能优化算法教学与研究的案例，帮助理解鲸鱼优化算法的原理及其改进方法；③为相关领域提供高性能优化工具的开发参考。; 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码实现进行实验复现，深入理解算法细节与改进策略的作用机制，同时可通过更换测试函数或应用场景进一步拓展研究深度。
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负荷预测基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究（Python代码实现）
最新发布
12-24
【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究（Python代码实现）内容概要：本文介绍了基于变分模态分解（VMD）、卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）相结合的VMD-CNN-LSTM模型在负荷预测中的研究与应用，采用Python代码实现。该方法首先利用VMD对原始负荷数据进行分解，降低序列复杂性并提取不同频率的模态分量；随后通过CNN提取各模态的局部特征；最后由LSTM捕捉时间序列的长期依赖关系，实现高精度的负荷预测。该模型有效提升了预测精度，尤其适用于非平稳、非线性的电力负荷数据，具有较强的鲁棒性和泛化能力。; 适合人群：具备一定Python编程基础和深度学习背景，从事电力系统、能源管理或时间序列预测相关研究的科研人员及工程技术人员，尤其适合研究生、高校教师及电力行业从业者。; 使用场景及目标：①应用于日前、日内及实时负荷预测场景，支持智慧电网调度与能源优化管理；②为研究复合型深度学习模型在非线性时间序列预测中的设计与实现提供参考；③可用于学术复现、课题研究或实际项目开发中提升预测性能。; 阅读建议：建议读者结合提供的Python代码，深入理解VMD信号分解机制、CNN特征提取原理及LSTM时序建模过程，通过实验调试参数（如VMD的分解层数K、惩罚因子α等）优化模型性能，并可进一步拓展至风电、光伏等其他能源预测领域。
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1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
javascript黑马笔记
05-05
根据提供的参考资料，可以发现黑马程序员提供了详细的 JavaScript 学习笔记和教程[^2]。这些资料通常涵盖了以下几个方面： 1. **基础语法** - 数据类型：字符串、数字、布尔值等。 - 控制语句：`if...else`, `...
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