ES6快速入门

es6基础入门篇 1、let 允许重复赋值,但不允许重复声明变量 2、const 声明常量,不允许重复声明,也不允许重复赋值 3、字符串 (1)String.fromCharCode(编码),能让编码转成字符 示例,统计浏览器能支持多少个中文字符 let name = ''; for(let i=0x4e00;i<0x9fa5;i++) { name += String.fromCharC... 阅读详情

基础知识

  • 常量
  • 作用域
  • 箭头函数
  • 默认参数
  • 对象代理

环境配置

环境配置过程

这里写图片描述

环境配置成功结果

这里写图片描述

ES6基础

常量

const PI = 3.1415926
console.log(PI)

作用域

// ES5 中作用域
const callbacks = []
for (var i = 0; i <= 2; i++) {
    callbacks[i] = function() {
        return i * 2
    }
}

console.table([
    callbacks[0](),
    callbacks[1](),
    callbacks[2](),
])

const callbacks2 = []
for (let j = 0; j <= 2; j++) {
    callbacks2[j] = function() {
        return j * 2
    }
}

console.table([
    callbacks2[0](),
    callbacks2[1](),
    callbacks2[2](),
])
;((function() {
    const foo = function() {
        return 1
    }
    console.log("foo()===1", foo() === 1)
    ;((function() {
        const foo = function() {
            return 2
        }
        console.log("foo()===2", foo() === 2)
    })())
})())

{
    function foo() {
        return 1
    }

    console.log("foo()===1", foo() === 1)
    {
        function foo() {
            return 2
        }

        console.log("foo()===2", foo() === 2)
    }
    console.log("foo()===1", foo() === 1)
}

箭头函数

{
  // ES6
  let evens = [1, 2, 3, 4, 5];
  let odds = evens.map(v => v + 1);
  console.log(evens, odds);
}

默认参数

{
  // ES6 默认参数
  function f(x, y = 7, z = 42) {
    return x + y + z
  }
  console.log(f(1, 3));
} {
  function checkParameter() {
    throw new Error('can\'t be empty')
  }
  function f(x = checkParameter(), y = 7, z = 42) {
    return x + y + z
  }
  console.log(f(1));
  try {
    f()
  } catch (e) {
    console.log(e);
  } finally {}
} 

代理

{
// ES6
let Person = {
name: ‘es6’,
sex: ‘male’,
age: 15
};

let person = new Proxy(Person, {
get(target, key) {
return target[key]
},
set(target,key,value){
if(key!==’sex’){
target[key]=value;
}
}
});

console.table({
name:person.name,
sex:person.sex,
age:person.age
});

try {
person.sex=’female’;
} catch (e) {
console.log(e);
} finally {

}

}

[ESP32S3N16R8][LVGL8.3.0][IDF5.2.3]ST7701S RGB屏幕驱动[vscode最详细配置] ST7701S ESP32S3 基于ESP-IDF5.2.3编写,编程环境为vscode。本教程详细讲述了esp32s3配置st7701s屏幕驱动以及gt911触摸驱动并关联到lvgl8.3.0,使用IDF5.23示例rgb_panel进行测试删除了其里面的屏幕驱动,改为单独编写屏幕和触摸驱动,最后完成了实列。 阅读详情

相关推荐

基于深度强化学习的柔性作业车间动态调度

在追求敏捷和灵活的生产调度方面,处理不可预测的动态事件的能力变得越来越重要。与此同时,生产系统中的网络-物理融合产生了大量需要实时挖掘和分析的工业数据。为了便于这种实时控制,本研究提出了一种分层分布式的体系结构来解决动态柔性作业车间调度问题。采用双深度Q网络算法(DDQN)训练调度智能体,捕捉生产信息与调度目标之间的关系,为具有恒定任务到达的柔性作业车间实时做出调度决策。为了处理动态调度中问题的可变规格说明,提出了专门的状态和动作表示法。此外,还提出了一种代理奖励整形技术(surrogate reward

太剧烈的快乐与太剧烈的悲哀是有相同之点的——同样地需要远离人群! 1万+

ES6学习地址

http://es6.ruanyifeng.com/ 转载于:https://www.cnblogs.com/dinggf/p/11136237.html

ZML19800214的博客 201

PX4笔记系列(二)vtol_att_control中的tiltrotor解析

update_vtol_state() 注释:采用两段切换的简单逻辑来进行过渡 当切换过渡开关后,飞机将会开始倾转动力,逐渐加速,当飞机获得足够速度后动力将会完全打到向前的位置。对于过渡返回阶段动力则是简单地倾转回来。 如果(不在向前过渡指令下): 当前vtol飞行模式: 1、旋翼模式 无操作 2、固定翼模式 令vtol飞行模式切换到过渡返回模式 3、P1过渡模式 进入过渡失败安全返回至旋翼模式 4、P2过渡模式 进入过渡失败安全返回至旋翼模式 5、过渡返回模式 记录过渡返回时间=当前时间-过渡开始

hypersonicss的博客 1881

ES6(菜鸟教程)

解构赋值是对赋值运算符的扩展。他是一种针对数组或者对象进行模式匹配,然后对其中的变量进行赋值。在代码书写上简洁且易读,语义更加清晰明了;也方便了复杂对象中数据字段获取。ES6 引入了一种新的原始数据类型 Symbol ,表示独一无二的值,最大的用法是用来定义对象的唯一属性名。ES6 数据类型除了 Number 、 String 、 Boolean 、 Object、 null 和 undefined ,还新增了 Symbol。

m0_63965951的博客 2331

【探秘】二维异形件重叠移除算法:从度量到消除的实战解析

本文深入解析二维异形件重叠移除算法的核心技术与实战应用,涵盖重叠度量、零件扰动策略及消除方法。通过NFP(临界多边形)技术、空间分区加速等优化手段,有效解决异形件排版中的重叠问题,提升材料利用率和计算效率。适合制造业、CAD软件开发者及算法工程师参考。

weixin_28698059的博客 253

CORS(跨域资源共享)漏洞解决方法

最近,测试环境上的项目被360测试人员检测出来有一个CORS漏洞,以下记录下漏洞问题与解决方法。 一、低危漏洞:CORS漏洞问题 测试人员访问某个url,将请求头中的Origin字段修改为任意值,结果仍然能获得正确的响应报文,就说明有CORS漏洞。 当CORS的设置不正确时,就会带来安全问题;当响应头中的Access-Control-Allow-Origin设置为null或*时,表示信任任何域,这时候就可能引入安全问题。 修复方法是合理配置CORS,判断Origin是否合法;具体说就是不让在nginx或t

BHSZZY的博客 3万+

ES6迭代器、set、map知识点

1.迭代器 迭代器(Iterator)就是这样一种机制。它是一种接口,为各种不同的数据结构提供统一的访问机制。任何数据结构只要部署Iterator接口,就可以完成遍历操作(即依次处理该数据结构的所有成员) Iterator 的作用有三个:一是为各种数据结构,提供一个统一的、简便的访问接口;二是使得数据结构的成员能够按某种次序排列;三是ES6创造了一种新的遍历命令for...of循环,Iterator接口主要供for...of消费。 Iterator 的遍历过程是这样的。 创建一个指针对象,指向当

Hfffs的博客 323

15、人工智能社会学:关系视角下的机器相遇

本文探讨了将人工智能视为社会主体的可能性,提出了一种关系视角下的人工智能社会学。通过结合卢西亚娜·帕里西、艾伦·图灵和乔治·赫伯特·米德的理论,强调不确定性在人工智能运行中的核心地位,并分析了人工智能如何通过与社会环境的互动催生新奇性,从而拓展社会学的研究范畴。文章还讨论了人工智能对社会结构和社会互动的影响,以及其作为社会主体所带来的理论和实践意义,为未来人工智能社会学的发展提供了方向。

pea55的博客 73

【前端】ECMAScript6从入门到进阶

ECMAScript6入门到进阶

互联网小阿祥 1634

机器人视觉联动精度优化:从±2mm到±0.02mm,产线级手眼标定全实战

2025年我接东莞长安Type-C接口分拣项目的时候,就是栽在了手眼标定上:实验室里标定完精度±0.5mm,一到产线直接掉到±2mm,机器人10次有3次抓不住,2000多件Type-C接口直接报废,还撞坏了2套汇川SCARA机器人的吸盘,本来45天的工期拖了3个月,不仅没赚到钱,还倒贴了几万块。手眼标定从来不是简单的跑个demo、算个矩阵就完事了,它是一个系统工程:从硬件选型、安装固定、相机标定、标定流程、算法优化、环境控制、重复验证,每一个环节都会影响最终的联动精度。

这里只有干货:从 Modbus 通信到 MES 对接,从 YOLO 训练到工控机部署,带你搞定工业软件开发全流程。 388

L型探测器几何畸变矫正

定位像素空间位置 -> 计算水平面投影点 -> 统一物理分辨率 -> 重采样生成新图。

如果想成为中心,那么就到中心去吧。 242

ES6快速入门(一)

目录1: ES61.1:ECMAScript 6.0 简介1.2:为什么要学ES6?ES6的用处是什么?2:基本语法:2.1:新特性 let与const的详细介绍,以及区别2.2. let:声明变量以及与var声明变量的区别。 2.3:const声明常量(只读变量)2.4:let声明的变量不能重复使用2.5:let声明的变量不能变量提升2.6:块状作用域(ES6)2.7:使用let声明的变量不属于顶层对象2.8:let和var的区别:3:变量的结构赋值3.1:代码实例4:for...of的基础介绍4.1:代

qq_51874203的博客 993

Python 爬虫教程:金融数据定向抓取(银行 + 投资网站数据结构化提取)

在当今数字化时代,金融数据的获取和分析对于投资者、分析师以及金融机构来说至关重要。Python 爬虫技术可以帮助我们高效地从各种网站上抓取金融数据,从而为投资决策、风险评估和市场分析提供支持。本文将详细介绍如何使用 Python 爬虫技术来定向抓取银行和投资网站的数据,并将其结构化提取,以便进一步分析和使用。

u014481728的博客 881

es6 快速入门

转自:https://www.jianshu.com/p/fcae43c70b6d

allensandy的博客 131

文档:亲测可用解决vnc灰屏,黑屏,鼠标大黑叉情况

主要解决vnc-viewer灰屏,黑屏,鼠标大黑叉等现象,详细见文档。

VC中sqlite的使用

在VC中对sqlite的使用,实现数据库大批数据的快速插入,读取数据库中的数据在ListCtrl中显示

Elasticsearch6.2 研究--快速入门

目录3 Elasticsearch6.2快速入门3.1 创建索引库3.2 创建映射3.2.1 概念说明3.2.2 创建映射3.3 创建文档3.4 搜索文档 3 Elasticsearch6.2快速入门 ​ Elasticsearch作为一个索引及搜索服务,对外提供丰富的REST接口,快速入门部分的实例使用head插件来测试,目的是对ES的使用方法及流程有个初步的认识。 3.1 创建索引库 ​ ...

617

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

JavaScript之ES6快速入门

一、ES6语法指南 后端项目搭建完毕,接下来就是前端页面了。不过在这之前需要一些准备工作。 我们需要学习ES6的语法标准。什么是ES6?就是ECMAScript第6版标准。 1、什么是ECMAScript? 来看下前端的发展历程: web1.0时代: 最初的网页以HTML为主,是纯静态的网页。网页是只读的,信息流只能从服务的到客户端单向流通。开发人员也只关心页面的样式和内容即可。 web2.O时代: 1995年,网景工程师Brendan Eich花了10天时间设计了JavaScript语言, 1996

程序员猫爪 855

怀旧版电脑GBC模拟器

再现原版GBC掌机的界面,电脑运行连游戏界面都一样大小,很怀旧,很真实,(英文版)强烈推荐,很小的文件,很难才找到的。

es6快速入门

自学参考:http://es6.ruanyifeng.com/ 一、ECMAScript 6 简介 ECMAScript 6.0(以下简称 ES6)是 JavaScript 语言的下一代标准,已经在 2015 年 6 月正式发布了。它的目标,是使得 JavaScript 语言可以用来编写复杂的大型应用程序,成为企业级开发语言。 1、ECMAScript 和 JavaScript 的关系 一个常见的问题是,ECMAScript 和 JavaScript 到底是什么关系? 要讲清楚这个问题,需要回顾历史。199

吕小医的博客 1042

学习ES6快速入门

今天在慕课网学习了“快乐动起来呀”老师的《ES6快速入门》 https://www.imooc.com/learn/955 1.课程介绍:   ES使用情况:     jquery==》ES3     vue==》ES6     recat==》ES6   课程优点:     同样的问题,用ES3,ES5,ES6,三种方法对比学习,能很快了解ES6的优势。   对ES6冰山一角的...

weixin_30904593的博客 184

es6基础快速入门(上篇)

ES6-13 笔者追求效率,本文为学习过程所记录

m0_64547013的博客 855
上一篇: 机器学习手记-入门级概念
萌新白给
博客等级 码龄10年 7粉丝 38原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值