Js code : toString() equals ()

本文详细介绍了如何在JavaScript中自定义一个类,包含将对象转换为字符串的方法,并实现一个用于简单对象等价性的比较方法。通过实例展示了如何使用这些功能来简化对象的展示和比较过程。
// This class isn't good for much on its own. But it does define a
// generic toString( ) method that may be of interest to other classes.
function GenericToString( ) {}
GenericToString.prototype.toString = function( ) {
    var props = [];
    for(var name in this) {
        if (!this.hasOwnProperty(name)) continue;
        var value = this[name];
        var s = name + ":"
        switch(typeof value) {
        case 'function':
            s += "function";
            break;
        case 'object':
            if (value instanceof Array) s += "array"
            else s += value.toString( );
            break;
        default:
            s += String(value);
            break;
        }
        props.push(s);
    }
    return "{" + props.join(", ") + "}";
}

// This mixin class defines an equals( ) method that can compare
// simple objects for equality.
function GenericEquals( ) {}
GenericEquals.prototype.equals = function(that) {
    if (this == that) return true;

    // this and that are equal only if this has all the properties of
    // that and doesn't have any additional properties
    // Note that we don't do deep comparison.  Property values
    // must be === to each other.  So properties that refer to objects
    // must refer to the same object, not objects that are equals( )
    var propsInThat = 0;
    for(var name in that) {
        propsInThat++;
        if (this[name] !== that[name]) return false;
    }

    // Now make sure that this object doesn't have additional props
    var propsInThis = 0;
    for(name in this) propsInThis++;

    // If this has additional properties, then they are not equal
    if (propsInThis != propsInThat) return false;
    // The two objects appear to be equal.
    return true;
}


 

 

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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 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)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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