NodeJS Module Quick Reference

Node.js模块导出详解

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Project Directory


 

exports.xxx = function() {}

hello.js

exports.world = function() {
	console.log("Hello World");
};

 

module.exports = xxx

world.js

function Person(name) {
	this.name = name;
}

Person.prototype = {
	constructor: Person,

	sayName: function() {
		console.log(this.name);
	},

	toString: function() {
		return "[Person " + this.name + "]";
	}
};

module.exports = Person;

 

index.js

// exports.world
var hello = require('./hello');
hello.world();

// module.exports
var world = require('./world');
person = new world();
person.sayName();

person = new world('nodejs');
person.sayName();

 

Run


 

Conclusion

外部引用exports.xxx = function() {}和module.exports = xxx模块接口的唯一区别就是后者需要new一下。

 

Reference

更加详细的解释可以参考

exports 和 module.exports 的区别

 

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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