JavaScript:模仿块级作用域

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 JavaScript 没有块级作用域的概念。这意味着在块语句中定义的变量,实际上是在包含它们的函数中而非语句中创建的,看下面的例子:

function outputNumbers(count){
  for (var i=0; i < count; i++){
    alert(i);
  }
  alert(i); //计数
} 

 这个函数中定义了一个 for 循环,而变量 i 的初始值被设置为 0。在 Java、 C++等语言中,变量 i只会在 for 循环的语句块中有定义,循环一旦结束,变量 i 就会被销毁。可是在 JavaScrip 中,变量 i是定义在 ouputNumbers()的活动对象中的,因此从它有定义开始,就可以在函数内部随处访问它。即使像下面这样错误地重新声明同一个变量,也不会改变它的值

function outputNumbers(count){
  for (var i=0; i < count; i++){
    alert(i);
  }
  var i; //重新声明变量
  alert(i); //计数
}  

 JavaScript 不会提示是否多次声明了同一个变量;遇到这种情况,它只会对后续的声明视而不见(不过,它会执行后续声明中的变量初始化)。匿名函数可以用来模仿块级作用域并避免这个问题。

 用作块级作用域(通常称为私有作用域)的匿名函数的语法如下所示。

(function(){
  //这里是块级作用域
})();

 

 以上代码定义并立即调用了一个匿名函数。将函数声明包含在一对圆括号中,表示它实际上是一个函数表达式。而紧随其后的另一对圆括号会立即调用这个函数。如果有读者感觉这种语法不太好理解,可以再看看下面这个例子.

var count = 5;
outputNumbers(count);

 这里初始化了变量 count,将其值设置为 5。当然,这里的变量是没有必要的,因为可以把值直接传给函数。为了让代码更简洁,我们在调用函数时用 5 来代替变量 count,如下所示。

outputNumbers(5);

 这样做之所以可行,是因为变量只不过是值的另一种表现形式,因此用实际的值替换变量没有问题。再看下面的例子。

var someFunction = function(){
  //这里是块级作用域
};
someFunction();

 这个例子先定义了一个函数,然后立即调用了它。定义函数的方式是创建一个匿名函数,并把匿名函 数 赋 值 给 变 量 someFunction 。 而 调 用 函 数 的 方 式 是 在 函 数 名 称 后 面 添 加 一 对 圆 括 号 , 即someFunction()。通过前面的例子我们知道,可以使用实际的值来取代变量count,那在这里是不是也可以用函数的值直接取代函数名呢? 然而,下面的代码却会导致错误。

function(){
//这里是块级作用域
}(); //出错!

 这段代码会导致语法错误,是因为 JavaScript 将 function 关键字当作一个函数声明的开始,而函数声明后面不能跟圆括号。然而,函数表达式的后面可以跟圆括号。要将函数声明转换成函数表达式,只要像下面这样给它加上一对圆括号即可。

(function(){
  //这里是块级作用域
})();

 无论在什么地方,只要临时需要一些变量,就可以使用私有作用域,例如:

function outputNumbers(count){
  (function () {
    for (var i=0; i < count; i++){
      alert(i);
    }
  })();
  alert(i); //导致一个错误!
}

 在这个重写后的 outputNumbers()函数中,在 for 循环外部插入了一个私有作用域。在匿名函数中定义的任何变量,都会在执行结束时被销毁。因此,变量 i 只能在循环中使用,使用后即被销毁。而在私有作用域中能够访问变量 count,是因为这个匿名函数是一个闭包,它能够访问包含作用域中的所有变量。

 这种技术经常在全局作用域中被用在函数外部,从而限制向全局作用域中添加过多的变量和函数。一般来说,我们都应该尽量少向全局作用域中添加变量和函数。在一个由很多开发人员共同参与的大型应用程序中,过多的全局变量和函数很容易导致命名冲突。而通过创建私有作用域,每个开发人员既可以使用自己的变量,又不必担心搞乱全局作用域。例如:

(function(){
  var now = new Date();
  if (now.getMonth() == 0 && now.getDate() == 1){
    alert("Happy new year!");
  }
})();

 把上面这段代码放在全局作用域中,可以用来确定哪一天是 1 月 1 日;如果到了这一天,就会向用户显示一条祝贺新年的消息。其中的变量 now 现在是匿名函数中的局部变量,而我们不必在全局作用域中创建它。


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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. 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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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