jQuery.extend 函数详解

本文详细介绍了 jQuery 中的 extend 方法,包括其基本用法、如何实现深拷贝以及如何通过该方法扩展 jQuery 和实例对象的功能。

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转载 http://www.cnblogs.com/RascallySnake/archive/2010/05/07/1729563.html

jQuery.extend 函数详解

JQuery的extend扩展方法:
Jquery的扩展方法extend是我们在写插件的过程中常用的方法,该方法有一些重载原型,在此,我们一起去了解了解。
一、Jquery的扩展方法原型是:   

 extend(dest,src1,src2,src3...);

它的含义是将src1,src2,src3…合并到dest中,返回值为合并后的dest,由此可以看出该方法合并后,是修改了dest的结构的。如果想要得到合并的结果却又不想修改dest的结构,可以如下使用:

var newSrc=$.extend({},src1,src2,src3…)//也就是将”{}”作为dest参数。
这样就可以将src1,src2,src3…进行合并,然后将合并结果返回给newSrc了。如下例:

var result=$.extend({},{name:"Tom",age:21},{name:"Jerry",sex:"Boy"})
// 那么合并后的结果
result={name:"Jerry",age:21,sex:"Boy"}

也就是说后面的参数如果和前面的参数存在相同的名称,那么后面的会覆盖前面的参数值。

二、省略dest参数
上述的extend方法原型中的dest参数是可以省略的,如果省略了,则该方法就只能有一个src参数,而且是将该src合并到调用extend方法的对象中去,如: $.extend(src) 该方法就是将src合并到jquery的全局对象中去,如:

// 就是将hello方法合并到jquery的全局对象中。
 $.extend({
  hello:function(){alert('hello');}
  });

  $.fn.extend(src)
  该方法将src合并到jquery的实例对象中去,如:

 $.fn.extend({
  hello:function(){alert('hello');}
 });

 就是将hello方法合并到jquery的实例对象中。
 面例举几个常用的扩展实例:

// 这是在jquery全局对象中扩展一个net命名空间。
$.extend({net:{}});

// 这是将hello方法扩展到之前扩展的Jquery的net命名空间中去。
  $.extend($.net,{
   hello:function(){alert('hello');}
  })

  三、Jquery的extend方法还有一个重载原型:

extend(boolean,dest,src1,src2,src3...)

第一个参数boolean代表是否进行深度拷贝,其余参数和前面介绍的一致,什么叫深层拷贝,我们看一个例子:

var result=$.extend( true,  {},  
    { name: "John", location: {city: "Boston",county:"USA"} },  
    { last: "Resig", location: {state: "MA",county:"China"} } );

  // 合并后的结果就是:
result={name:"John",
        last:"Resig",
        location:{city:"Boston",state:"MA",county:"China"}
      }

也就是说它会将src中的嵌套子对象也进行合并,而如果第一个参数boolean为false,我们看看合并的结果是什么,如下:

var result=$.extend( false, {},  
  { name: "John", location:{city: "Boston",county:"USA"} },  
  { last: "Resig", location: {state: "MA",county:"China"} }  
);

// 那么合并后的结果就是:
  result={name:"John",last:"Resig",location:{state:"MA",county:"China"}}

  以上就是$.extend()在项目中经常会使用到的一些细节。

内容概要:本文档详细介绍了基于弹性架构搜索(Elastic Architecture Search, EAS)结合Transformer编码器进行多变量时间序列预测的项目实例。项目旨在自动化优化多变量时间序列预测模型结构,提升预测精度与鲁棒性,降低计算资源消耗,实现模型轻量化。通过MATLAB实现,项目采用Transformer编码器的多头自注意力机制,结合EAS的弹性权重共享和分阶段搜索策略,解决了高维多变量时间序列的复杂依赖建模、架构搜索计算资源需求高、模型过拟合、多步预测误差积累、数据异构性与缺失值处理、复杂模型训练收敛等挑战。最终,项目构建了一个高度模块化和可扩展的系统设计,适用于智能制造、能源管理、智慧交通等多个工业场景。 适合人群:具备一定编程基础,对时间序列预测、深度学习及MATLAB有一定了解的研发人员和研究人员。 使用场景及目标:①自动化优化多变量时间序列预测模型结构,提升预测精度与鲁棒性;②降低计算资源消耗,实现模型轻量化;③实现高度模块化与可扩展的系统设计,促进人工智能在工业领域的深度应用;④提供科研与教学的典范案例与工具,探索深度学习架构搜索在时序预测的前沿技术;⑤促进多变量时序数据融合与异质信息处理能力,推动MATLAB深度学习工具箱的应用与扩展。 其他说明:项目不仅聚焦于模型性能提升,更注重计算资源节约和应用落地的可行性。借助弹性架构搜索自动化调参,减少人工经验依赖,加快模型迭代速度,降低开发门槛。结合Transformer编码器的表达能力,显著改善多变量时间序列预测中的长期依赖捕捉和异质数据融合问题,为各类时间序列分析任务提供一种全新的解决方案。项目通过详细的代码实现和注释,帮助用户理解Transformer机制与弹性架构搜索如何协同工作,实现多变量时间序列预测。
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