关于传值和传引用的插曲

网络上看到一篇文章,《JavaScript 传递参数是值传递?还是值传递啊?》

地址: http://www.xiaoxiaozi.com/2010/03/05/1719/

当然看这之前我是很清晰知道基本数据类型传值,引用数据类型传引用。

刚看了个开头就有点晕了,文章所说:

“在本文开头,首先,十万以及万分肯定的说一句,JavaScript 函数传递参数时,是值传递。”

有兴趣的朋友可以去看原文。 我看了之后就顺手写起了示例代码:

(1) 典型传值

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


(2) 典型的传引用

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

我想大家对输出的结果都没异议。这也是我记忆中的理解。

下面带领大家看一些可能引起大家议论的示例:

var  x  =   new  Object();
            x.name 
=   " test " ;
                
            
function  setName(obj)
            {
                obj 
=  x;
                alert(obj 
==  x);     //  true 因为上一句进行了赋值操作
            }
            
var  person  =   new  Object();
            person.name 
=   "  hechangmin  " ;
            
            setName(person);
            alert(person.name); 
//  hechangmin
            alert(person  ==  x);  //  false 

传进去的 person 肯定是 引用数据类型。(这点没歧义)

进去后发现 给引用赋以新值 x 。函数内部 alert(obj == x); 也输出了 true

说明赋值是成功的。

而函数执行完毕,发现值依然没变。 就这个结果来看,说是传值还真没什么说不过去的。

但是我随后在 http://www.blogjava.net/magicdoom/archive/2006/02/27/32555.html  (建议有兴趣的朋友可以看看)找到一篇讲 javascript 传值 传引用的文章。

文章有说传递进去的引用型参数,在内部如果直接对引用参数赋值。 javascript 会自动生成一份copy ,而不去影响原有的引用。

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综上所述 ,基本就都明白。文章写到这里基本就接近尾声,不过这里提到了 javascript string , 下次有机会总结关于 string 的神奇后,再和大家分享交流。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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