javascript运算符

Matlab机械臂建模:机器人工具箱的使用&&导入自己的机械臂模型 本文主要介绍如何在matlab中建立机械臂模型(前提要下载了Robotics Toolbox机器人工具箱~),并进行基于正逆运动学计算的轨迹运动。对于已有的Solidworks机械臂三维模型,如何导入Matlab,并对其进行运动控制。 阅读详情

一、算术运算符

1.简单运算符

+ 对数字进行代数求和,如1+2

    对字符串进行连接操作,如“abc”+"def"

    将一个数值转换成字符串(数值+字符串),如23+“ab”

-  对数据进行减法,如8-2

   “取反”,如-5

   将字符串转换成数值,数值型字符串-0,如“21”-0

*  对两个运算数进行乘法运算

    同号得正、异号得负

/  对两个运算数进行除法运算

   同号得正、异号得负

% 返回两个数相除的余数

     和第一个运算数的符号相同

2.符合赋值运算符

+= 如a+=2  =>  a = a + 2

-= 、 *= 、 /=、 %=原理相同

二、自增与自减

1.功能相反

++ 递增

-- 递减

2.规则相同

运算数必须是一个变量,数组的一个元素或者对象的属性

如果运算就是非数值则运算符会将它转成数值

3.符号位置决定运算结果

运算数之前:先进行递增或者递减,再求值

运算数之后:先求值,再进行递增或递减操作

三、关系运算符

1.大小关系检测

 1)运算符

       < 如果a小于b,则返回true,否则返回false.

       <=  如果a小于等于b,则返回true,否则返回false.

        >= 如果a大于等于b,则返回true,否则返回false.

        > 如果a大于b,则返回true,否则返回false.

 2)操作规则

       数值与数值的比较:代数值的比较

       仅一个运算数时数值:将另一个运算数转化为数值,再进行代数值的比较

       字符串间的比较:逐字符比较他们的Unicode数值

        字符串与非数值的比较:将运算数转化成字符串比较

       运算数既不是数字也不是字符串:转为数值或字符串进行比较

       运算数无法被转化成数值或字符串:返回值为false

       与NaN的比较:返回值为false

2.等值关系检测

 1)相等比较

       操作符:== 比较两个运算数的返回值是否相等

                       != 比较两个运算数的返回值是否不相等

       类型转换:布尔值 true->1,  false->0

                           对象调用valueOf() -> 基本类型

                           字符串与数值的比较  ->字符串转为数值

       比较规则:null与undefined  相等   比较前不进行任何转换

                           NaN与任何数值都不想等,包括自身

                            对象:是否属于同一对象 ->是(==);否(!=)

 2)相同比较

      操作符:=== 比较两个运算数的返回值和数据类型是否相等

                       !== 比较两个运算数的返回值和数据类型是否不相等

       比较规则:值类型间比较  只是数据类型相同,且数值相等时才能够相同

                           值类型与引用类型比较  肯定不相同

                           引用类型间比较  比较他们的引用值

四、对象运算符

in  判断左列运算数是否为右侧运算数的成员

instancesof 判断对象实例是否属于某个类或构造函数

new 根据构造函数创建一个新的对象,并初始化该对象

delete 删除指定对象的属性,数组元素或变量

. 和[] 存取对象和数组元素

{}函数调用,改变运算符优先级

五、逻辑运算符

!逻辑非  返回值 true(空字符串、0、null、NaN、undefined)

                               false(对象、非空字符串、非0数值(Infinity))

                   特性  如果运算数的值为false则返回true,否则返回false,连续使用两次!,可将任意类型转换为布尔类型

&& 逻辑与

       1)规则:第一个操作数是对象,返回第二个操作数

                       第二个操作数是对象,第一个操作数的值为true时返回该对象

                       两个操作数都是对象,返回第二个操作数

                       一个操作数是null,返回null

                       一个操作数是NaN,返回NaN

                       一个操作数是undefined,返回undefined

       2)特性:当且仅当两个运算数的值都是true,才返回true,否则返回false

                         短路操作  当第一个操作数的值是false则不在对第二个操作数进行求值

|| 逻辑与

       1)规则:第一个操作数是对象,返回第一个操作数

                       第一个操作数值为false,返回第二个操作数

                       两个操作数都是对象,返回第一个操作数

                       两个操作数是null,返回null

                       两个操作数是NaN,返回NaN

                       两个操作数是undefined,返回undefined

       2)特性:当且仅当两个运算数的值都是false,才返回false,否则返回true

                         短路操作  当第一个操作数的值是true则不在对第二个操作数进行求值

六、位运算符

1.基础知识

  1)类型:有符号  数值位(前31位);符号位(第32位)--->0正数;1负数

                    无符号 只能是正数,第32位表示数值,数值范围可以加大

  2)数值范围:-214748364~2147483647

  3)存储方式:正数->纯二进制存储,31位中的每一位都表示2的幂,用0补充无用位

                            负数->二进制补码存储,补码的计算步骤:a.确定该数字的非负版本的二进制表示;b.求二进制的反码,即把0变成1,1变成0;c.在二进制反码上加1

  4)当做0来处理的特殊值:NaN、Infinity

2.逻辑位运算

   1)返回值为1:按位非~  0;按位与&  对应位全为1;按位或  任何一位是1;按位异或^   既不同时为0,也不同时为1

   2)返回值为0:按位非~  1;按位与&  任何一位为0;按位或  对应位全是0;按位异或^   全为0,全为1


3.位移操作

  1)左移<< 将数值的所有位左移指定位数,所有空位用0补充,左移1位对其乘2,左移2位对其乘4,以此类推

  2)有符号右移>> 将数值的所有位右移指定位数,移出的位被舍弃,保留符号位,右移1位对其除2,右移2位对其除4,以此类推

  3)无符号右移>>>正数 与有符号右移结果相同;负数  会出现无限大的数值

4.复合赋值运算符

 位操作符与等号结合,复合赋值不会有性能方面的提升。

七、其他运算符

1)?: 条件运算符-->相当于if else

2)typeof 类型判定运算符

3),逗号在一行语句执行多个不同操作

4)void 舍弃运算数的值,返回undefined作为表达式的值

PS:运算符这章比较简单,我只是简单的将思维导图复述出来了,具体的例子练习大家根据自己的情况多尝试!下面补充一下运算符的优先级和结合性。

优先级:指运算符的运算顺序,通俗的说就是先计算哪一部分。

结合性:同一优先级运算符的计算顺序,通俗的说就是从哪个方向算起,是左到右还是右到左。






  




23、电生理与CSD分析:探索大脑活动的前沿技术 本文介绍了电生理与电流源密度(CSD)分析在探索大脑活动中的前沿应用。从电生理技术的发展现状,到局部场电位(LFPs)的起源与解释,重点阐述了CSD分析的原理、实验方法及其在绘制皮层兴奋流、解析突触输入和研究自发振荡中的广泛应用。文章还总结了该领域的优势与挑战,并展望了技术改进、多模态融合、数据分析创新及临床拓展的未来方向,展示了这些技术在揭示大脑功能机制中的关键作用。 阅读详情

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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")

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一、逻辑运算符 1、! 非 !可以用来对一个值进行非运算,所谓非运算就是值对一个布尔值进行取反操作,true变false,false变true。 如果对一个值进行两次取反,它不会变化; 如果对非布尔值进行元素,则会将其转换为布尔值,然后再取反; 所以我们可以利用该特点,来将一个其他的数据类型转换为布尔值; 可以为一个任意数据类型取两次反,来将其转换为布尔值;原理和Boolean()函数一样; 2、&& 与 &&可以对符号两侧的值进行与运算并返回结果。 运算规则

学Java,找哪吒 1万+

javascript 运算符号大全.JS运算符示例(转)

javascript 具有全范围的运算符,包括算术、逻辑、位以及赋值运算符。此外还有其他一些运算符。      计算 逻辑 位运算 赋值 杂项  描述 符号 描述 符号 描述 符号 描述 符号 描述 符号  负值 - 逻辑非 ! 按位取反 ~ 赋值 = 删除 delete  递增 ++ 小于 递减 -- 大于 > 按位右移 >> void 运算符 void  乘法 * 小于等于 >

o0寂寞的泡沫0o的专栏 5162

js中整除符号_JavaScript的算术运算符

任何一种编程语言,都少不了算运算符,算术运算符就是进行 + – x ÷ 数学运算的。在编程语言里面,又延伸出来一些 自加、自减运算符。算出来结果之后要把这个结果给别人,就需要赋值运算符=,这时又延伸出来一些+=、-=、*=、/=、%=。下面通过一个表格来解释一下这些算术运算符:(初始 y=5 )运算符描述例子x 运算结果y 运算结果+加法x = y + 275–减法x = y – 235*乘法x ...

weixin_33568172的博客 3473

JavaScript第 9 篇,JavaScript运算符,JavaScript空值合并运算符,JavaScript常用运算符,使用详细(JS常用运算符,JS空值合并运算符)

⭐在JavaScript中,合并空值运算符(Nullish Coalescing Operator)是一个双问号 ?? 运算符。它用于检查一个表达式是否为null或undefined,如果表达式的值是null或undefined,那么它将返回右侧表达式的值。否则,它会返回左侧表达式的值。那么合并空值运算符和常用的运算符的具体怎么运用,这里来简单记录一下

AI Agent 全栈架构师(AI + GIS + Backend)& 数字芯片系统架构师(FPGA),NorthCity Smile的博客(NcSmile,博主域名:https://ncmile.blog.youkuaiyun.com) 1094

JavaScript 数据类型转换与JS运算符

字符串转整数 如果你想把一个字符串转换成整数,有两种方式。 使用 parseInt() 方法,参数为字符串,结果为该字符串转换而来的整数; 转化规则是:如果字符串的首字符不是一个数字,转换失败,返回 NaN;否则,转换到字符串中第一个不是数字的字符止,即,遇到字母、小数点下划线等字符立即停止转换。需要注意的是,16 进制的符号 0x 不会让转换停止。 parseInt() 还可以有第二个参数,表示待转换字符串的进制。下面给一些例子: parseInt("12"); parseInt("12.2"); par

m0_46270930的博客 345

JavaScript js运算符

js运算符 赋值 与 或 非 异或

LygTom的博客 561
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freedom1993
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