JavaScript学习笔记2——JavaScript的继承

本文通过一个具体的例子展示了如何在JavaScript中实现继承。定义了一个基础对象Machine,并创建了一个子对象CashRegister来继承Machine的部分属性。CashRegister不仅继承了Machine的属性,还定义了自身特有的属性。

这是一个HTML文件 ,我们可以看到JavaScript的继承使用了原型链的方式,一环又一环的继承了子类的一些属性。

<!-- ------ OBJECTIVES ---- 1. Illustrate Inerhitance using JavaScript 2. Define a base object called Machine 3. Create sub object called CashRegister that inherits attributes from Machine --> <!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN"> <html> <head> <title>JavaScript - Inheritance Exercise</title> </head> <body> <p> <mce:script language="JavaScript" type="text/JavaScript"><!-- // ************************************************************************ //Define a Machine object // ************************************************************************ function Machine() { //Add attributes to the Machine this.startingCash = 0; this.usedByEmployee = "Employee has not be assigned"; } // ************************************************************************ // Define a CashRegister object // ************************************************************************ function CashRegister() { //Add attributes to the CashRegister this.startingCash = 1000; this.tax = .07; } // ************************************************************************ // Use the CashRegister prototype to inherit from Machine // ************************************************************************ CashRegister.prototype = new Machine(); //Use the CashRegister prototype to inherit from Machine CashRegister.prototype.getStartingCash = function() { return this.startingCash; } // ************************************************************************ // Use the CashRegister prototype to access Machine attributes // ************************************************************************ CashRegister.prototype.getUsedByEmployee = function() { return this.usedByEmployee; } // ************************************************************************ // Define a JavaScript function to drive the test // ************************************************************************ function performTest() { // ************************************************************************ // Create an instance of myCashRegister // ************************************************************************ var myCashRegister= new CashRegister(); // ************************************************************************ // Access the redifined attribute of CashRegister // ************************************************************************ alert("The Starting Cash is: " + myCashRegister.getStartingCash() ); // ************************************************************************ // Access the base attribute of CashRegister // ************************************************************************ alert("The Used By Employee Cash is: " + myCashRegister.getUsedByEmployee() ); } // --></mce:script> </p> <p align="center"><font size="+3" face="Arial, Helvetica, sans-serif">Inheritance Example</font></p> <p align="center"></p> <form name="form1" method="post" action=""> <div align="center"> <!-- Add button to call JavaScript function --> <input type="button" name="peformTest" value="Perform Test" onclick="javascript:performTest()"> </div> </form> </body> </html>

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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