JavaScript高级程序设计——第4章 变量、作用域和内存问题

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4.1、基本类型和引用类型的值

基本类型值引用类型值
简单的数据段可能由多个值构成的对象
按值访问,可以操作保存在内存当中的实际值不能直接操作对象的内存空间
不能添加属性可以添加、删改属性和方法
复制时,不共享内存复制时,复制的副本实际是个指针,共享内存

参数传递:ECMAScript中所有函数的参数传递都是按值传递,若是参数是基本类型,被传递的值被复制给一个局部变量(arguments对象中的一个元素)。如果参数是对象,看以下两个栗子

function setName(obj){
obj.name = "Nicholas";
}
var person = new Object();
setName(person);
alert(person.name); //"Nicholas"

在函数内部,obj和person引用的是同一个对象,即使这个对象是按值传递,obj也会用引用来访问同一个对象。

function setName(obj){
obj.name = "Nicholas";
obj = new Object();
obj.name  = "Greg";
}
var person = new Object();
setName(person);
alert(person.name); //"Nicholas"

在函数内部重写obj时,这个变量引用的就是一个局部对象了,局部对象在函数执行完毕后销毁。
检测类型:typeof操作符检测基本数据类型,instanceof操作符检测引用类型

var simpleStr = 'This is a simple string'; 
var myString  = new String();
var newStr    = new String('String created with constructor');
var myDate    = new Date();

simpleStr instanceof String; // returns false,基本类型不是对象 checks the prototype chain, finds undefined
myString  instanceof String; // returns true
newStr    instanceof String; // returns true
myString  instanceof Object; // returns true 所有引用类型的值都是Object的实例

4.2、执行环境(execution context)和作用域

执行环境(execution context)定义了变量或函数有权访问的其他数据,每个执行环境都有一个与之关联的变量对象(variable object),环境中定义的所有变量和函数都保存在这个对象当中。
标识符解析过程:

image.png

4.2.1延长作用域链

  • try-catch语句的catch块
    在作用域链的前端添加一个变量对象。对catch语句来说,会创建一个新的变量对象,其中包含的是被抛出错误对象的声明。

  • with语句
    在作用域链的前端添加一个人变量对象。对with语句来说,会将指定的对象添加到作用域链中。

location = {
    href:"ss"
};

function buildUrl(){
    var qs = "?debug=true";

    with(location){
        var url = href + qs; //实际上引用的是location.href
    }
    return url;
}
result = buildUrl();
console.log(result); //ss?debug=true

with接收location对象,location对象被添加到作用域链的前端。with语句中,最接近的环境是函数环境,变量url可以返回。

4.2.2 没有块级作用域

  • 由花括号封闭的代码块,不构成执行环境。
for(var i = 0;i < 10;i++){
    ;
}
console.log(i); //10
  • 声明变量
    使用var声明的变量会自动被添加到最接近的环境中。在函数内部,就是函数的局部环境;在with语句中,最接近的环境是函数环境。如果初始化变量的时候没有使用var声明,该变量会自动被添加到全局环境。
  • 查询标识符
    搜索标识符的搜索过程从作用域链的前端开始,向上逐级查询,直至匹配为止。

4.3 垃圾收集

使用菱FX5U系列PLC实现以太网通信的具体方法示例 接下来,我们将创建一个简单的CPU通信功能,以实现与其他设备的以太网通信。在上述代码中,我们首先设置访问号,然后创建一个数据读取命令(M_READ)和一个数据写入命令(M_WRITE)。此外,在实际应用中,您还需要确保PLC和其他设备之间的网络连接正常,并且遵循相应的通信协议。在上述代码中,我们执行了数据读取命令,并将接收到的响应存储在M_RESPONSE变量中。通过简单CPU通信功能,菱FX5U系列PLC可以实现与其他设备的以太网通信。我们将提供相应的源代码和详细的说明,以帮助您轻松实现这一功能。 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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扬扬羊
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