javascript的初步认识

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把握自己,就是时时拥有一颗清澈的心,拥有一片明朗的情怀。嘿嘿,我们在2014-2015的跨度里,我们休息了的四天,今天又回到了学习的阶段,敲起来键盘突然有点陌生,想一想时间真的好快,在这里我们已经是跨过两个月的节奏啦,在这里学习了C#的基础知识,SQL Server语句以及Html,CSS等,学习的进度还是可以跟上节奏的,但是掌握的情况目前还是需要复习的,所以这就要自己安排,今天我们初步认识了JavaScript,下面就来总结一下JavaScript。

      一. javascript的简单介绍

       1.javascript一种直译式脚本语言,是一种动态类型、弱类型、基于原型的语言,内置支持类型。它的解释器被称为javascript引擎,为浏览器的一部分,广泛用于客户端的脚本语言,最早是在HTML(标准通用标记语言下的一个应用)网页上使用,用来给HTML网页增加动态功能(借助于百度百科)。javascript由三部分组成,分别为:

       <1>:ECMAScript:描述了该语言的语法和基本对象;

       <2>:BOM (浏览器对象模型):描述与浏览器进行交互的方法和接口;

       <3>:DOM (文档对象模型):描述处理网页内容的方法和接口。

      2.基本特点 

       <1>.是一种解释性脚本语言(代码不进行预编译);

       <2>.主要用来向HTML(标准通用标记语言下的一个应用)页面添加交互行为;

       <3>.可以直接嵌入HTML页面,但写成单独的js文件有利于结构和行为的分离;

       <4>.跨平台特性,在绝大多数浏览器的支持下,可以在多种平台下运行(如Windows、Linux、Mac、Android、iOS等)。

      3.日常用途

       <1>.嵌入动态文本于HTML页面;

       <2>.对浏览器事件做出响应;

       <3>.读写HTML元素。

       <4>.在数据被提交到服务器之前验证数据;

       <5>.检测访客的浏览器信息;

       <6>.控制cookies,包括创建和修改等;

       <7>.基于Node.js技术进行服务器端编程。

       二.变量

       声明变量使用的仅仅为一个关键字var;

        var a = 123;
        var b = "456";
        var v = function () {
            alert("hello world");
        }

              下面使用关键字显示出变量的类型:

复制代码
       var a = 123;
        var b = "456";
        var v = function () {
            alert("hello world");
        }
        //window.alert(a);                 //在window中显示变量
        //window.alert(typeof a);          //打印出变量b的类型
        //window.alert(typeof b);
        window.alert(typeof v);            //打印出function,为方法
        //window.alert(v);                 //打印出1个方法体
复制代码

            

             在这里typeof运算符的返回值类型有六种可能:数字(Number)、字符串(String)、布尔值(boolean)、对象,方法和未定义(undefined)。

        三.其中一些方法的使用

        1.下面简单的介绍下string类型的数据的方法:

复制代码
    <script>    //字符串方法的使用
    var a = "abcdefg";
    var b = "    hijklmn    " ;
    window.alert(a.length);             //字符串的长度

    var array = a.split(' ');           //当字符串间有空格事件,可以选择以空格分割,当字符串间没有空格,则以‘’为分割即可
    for (var i = 0; i < array.length; i++) {
        alert(array[i]);
    }
   
    alert(a.substring(2,4));            //截取几个字符。从哪儿开始

    alert(a.charAt(2));                 //获取单个字符串,方法里面传入一个字符的索引

    alert(a.charCodeAt(2));             //获取该字符在ASii码的位置

    alert(a.concat(b))                  //连接两个字符串
    alert("笑话".concat(a))

    alert(a.indexOf("d"))               //获取字符的索引
    alert(a.lastIndexOf("d"))           //从后面数获取字符的索引

    alert(a.replace("abc", "cba"));     //替换字符串

    alert(b.trim());                    //去掉字符串两端的空格
    alert(b);
    </script>
复制代码

             看到上面的方法其实还是很熟悉的,好多方法的使用的C#中也是使用这些同名的方法来求取个值,在这里我们在前面如果血写的还可以在这里变量的类型方面可以作为复习来学习的,嘿嘿。

        2.boolean类型的简单学习

复制代码
    <script>    //boolean类型
    var f = false;
    var v = "abc";
    if (v) {       //在这里可以直接把v放进去,如果字符串不为空,则为true,如果为空的字符串则为false
        alert(v);
    }
    else {
        alert("空的字符串")
    }

    var v = "";
    if (v) {       
        alert(v);
    }
    else {
        alert("空的字符串")
    }
    </script>
复制代码

          

            在这使用boolea类型时间,需要注意的是:和我们之前在C#学习的是有不同的,我们的if语句的判断语句中可以使用字符串类型,如果我们定义的变量不是空的字符串,那么可以返回true,即输出其值;当我们定义的变量时空的字符串,那么就返回true,让其弹出为空的字符串的提示框即可。

       3.Number类型

复制代码
    <script>    //数字类型
    var a = "123";
    var b = 456;
    var c = 789.00;
    alert(a + b);                   //在js中,当任意类型与字符串类型相加,都是转换为字符串类型

    alert(b+parseInt(a));           //在这里把字符串a转换为整形

    alert(b+ parseFloat(a))         //将c转换为Float类型

    alert(b + Number(a));           //在这里因为数字类型的都使用Number类定义,所以在这里转化为Number类型

    alert(Number.MAX_VALUE);        //在js中可以存放的最大值
    alert(Number.MIN_VALUE)         //在js中可以存放的最小值
    </script>
复制代码

         

             在javascript中,任意类型与字符串类型想加,都将转换为字符串类型然后与其字符串相连接。如果想要过的int类型的,可以使用方法parseInt转换即可。

       四.定义方法

       定义方法必须以关键字function开头,然后写入要定义的方法的方法名即可:

复制代码
    <script>
    function SayHi(a, b) {         //定义方法,必须以function开头
        alert(a+b);
    }
    SayHi(1,2);


     function Say() {           //方法用来展示arguments的使用
        alert(arguments[0] + arguments[1] + arguments[2]);
        alert("ok");
    }
    Say(1,2,3);
    </script>
复制代码

           

            在JavaScript中,arguments是对象的一个特殊属性。arguments对象就像数组,但是它却不是数组。

       1:arguments是收到的实参副本,在词法分析中, 首先按形参形成AO的属性,值为undefined,当实参传来时, 再修改AO的相应属性;
     2:把所有收到实参收集起来,放到一个arguments对象里,t(a,b,c){},调用时: t(1,2,3,4,5) 5个参数,此时 , AO属性只有a,b,c,3个属性, arguments里有1,2,3,4,5, 所有的值。
       属性:length, 获取arguments对象的长度;callee, 引用当前正在执行的函数。

       好啦,今天的学习就到这里,我们只是初步认识下javascript,据说还是蛮不易学习的,嘿嘿,要好好学习,在MSDN中看到javascript基础还是可以理解的,但是我想一种语言没有这样的简单的,所以在2015新的开始,要有新的动力,会更加的努力的。

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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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qq_51088023的博客 203

MD5加密算法在JS中的初步运用

MD5加密的快速入门,

MyMc123456789的博客 853

JavaScript初步认识

javascript:是Netscape公司语言,基于对象和事件驱动;和Java的不同之处;1,所属公司不一样,Java是sun公司,现在是orcale公司;2,js是基于对象,Java是面向对象;3,js是由浏览器解释并执行,Java是由jvm解释并执行;4,js是弱类型的语言,Java是强类型;5,js是非严谨的,Java是严谨的 javascript运行在客户端JavaScript的基本语法...

qq_40480450的博客 229

初步认识JavaScript

javaScript(以下统一称之js)听上去跟java有点关系,但是实际上跟java没有任何关系,是当时在java如日中天的时候js蹭蹭人家的热度。 javaScript是一种直译(直接编译)式的脚本语言,直接编译的意思是不用经过其他的转码,语言的载体(这里一般指浏览器)可以直接翻译、运行。是弱类型语言(啥事弱类型语言我们会单独讲),主要的用法就是给html加入灵魂(增加各种各样的逻辑和效果),...

weixin_34315189的博客 214

JavaScript学习第一节-JS初步及调试。

(1)JavaScript 的位置! JavaScript 的位置! This is a normal HTML document. document.write("这是以 Java Script 打印出的!") Back in HTML again. 网页展示 知识点:要将JavaScript代码放置在和《/Script>之间 (2)

想去海邊 863

js:对于JavaScript数字对象的初步认知

今天更新了js数字对象方面的一些知识。

astar2022的博客 399

js开发: JavaScript 中的面向对象的初步理解

我在学习JS的面向对象编程的时候,总是有两个奇怪的问题。 第一个就是:面向对象在JS中很少用到。。。   可能是目前自己做的项目还是比较简单,前端方面的任务我几乎都是用面向过程的方式写的,所以就导致,我啃了那么久的书,代码也跟着书上的例子敲了,但好像一点收获也没有,还是不知道JS的面向对象有什么用。当然,我知道是自己目光短浅。。因为JS可是像个单身很久的家伙一样一直强调“万物皆对象

Generon的博客 519
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honckly
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