简单封装一个靠谱的检测数据类型模块

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简介

本篇主要对 JavaScript 数据类型检测做一些介绍,并封装一个相对靠谱的数据类型检测模块。


常见检测数据类型的三种方式

1、typeof

typeof 可以满足大部分基本数据类型的检测,如 number、string、boolean、undefined 和 symbol,对于 null 使用 typeof 则会直接返回 object,对于引用类型的检测,只有 function 是可以正确返回的,其他都返回 object,可以看出 typeof 只适用于部分场景,并不是那么的靠谱。

2、instanceof

instanceof 本质是用来检测一个对象是不是一个构造函数的实例,因为基本数据类型是基本包装类,已经不是对象了,所以 instanceof 是用不适合检测基本数据类型,instanceof 也有一个缺点,用 instanceof 检测一个对象原型链上的其他原型对象对应的构造函数时,也返回 true,所以说 instanceof 也不能保证绝对的准确。

3、Object.prototype.toString.call

Object.prototype.toString.call 在我们传入数据的时候,可以 [object Object] 的形式精准的返回给我们当前的数据类型,如 [object Array] 等等,我们本次要封装的类型检测工具就是基于这个方法。

封装检测类型模块

最终在全局会产生一个 checkTypes 的对象,上面对应着检测不同类型的方法,每个方法的参数都为被检测数据,返回值都为布尔值。

// 检测类型模块
(function() {
    // 存储检测数据类型方法的对象
    var checkTypesFun = {};

    // 涉及到的数据类型
    var types = [
        "String",
        "Number",
        "Boolean",
        "Undefined",
        "Null",
        "Symbol",
        "Function",
        "Array",
        "Object",
        "RegExp"
    ];

    // 通过闭包返回检测单个类型的函数
    function isType(type) {
        return function(content) {
            var result = Object.prototype.toString.call(content).replace(/\[object\s|\]/g, "");
            return type === result;
        };
    }

    types.forEach(function(type) {
        // 构建检测不同类型的方法,返回布尔值
        checkTypesFun["is" + type] = isType(type);
    });

    // 将检测类型模块暴露在全局
    window.checkTypes = checkTypesFun;
})();

使用方法

上面代码是自执行函数,执行后会将 checkTypes 对象暴露在全局,可以直接使用。

// 使用模块
checkTypes.isString("123"); // true
checkTypes.isNumber("123"); // false
checkTypes.isArray([1, 2, 3]); // true
checkTypes.isRegExp(/^[0-9]$/); // true
checkTypes.isObject({}); // true

可以使用 console.log(checkTypes) 查看所有的方法。


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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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Panda Shen
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