数据类型,创建函数,调用函数以及定义对象的3种语法

Python3 基础语法快速入门 该文章面向人群:嵌入式方向,偶儿使用Python3进行简单开发,有C/C++语言基础,对Python要求不高的人群Python3.0+的安装方法本文不作赘述注意Python2.0+与Python3.0+语法的差异,以下语法不适用于Python2.0+ 阅读详情
1. JavaScript数据类型

- 基本数据类型
1、数值类型:包含整数或浮点数。
2、布尔类型:只有true或false两个值。
3、字符串类型:字符串变量必须用引号括起来,引号可以是单引号,也可以是双引号。
4、undefined类型:专门用来确定一个已经创建但是没有初值的变量。
5、null类型:用于表明某个变量的值为空。

- 复合数据类型
(1)对象:Object

var   student = { name: ; sex: ; age: ; } ;

(2) 数组:Array

var  a  =  [5,2,1,1,3] ;

(3)函数:function

function  Name(参数){}
2. 创建函数

定义函数的3种方式:

1. 定义命名函数
语法如下:

funciton functionName(parameter-list){
   statements
}
<html>
<script>
	  	  hello('changxu');
	  	  function hello(name){
	  	  	alert(name+",你好");
	  	  }
</script>
</html>

2. 定义匿名函数
语法如下:

function(parameter list){
 statements
} ;              //注意分号不能丢,无需指定函数名
<html>
<script>
  var f = function(name){          
  document.writeln('匿名函数<br>');
  document.writeln('你好' + name );
};
 f('yeeku');
 </script>
 </html>            

3.使用Function类匿名函数
注意:Function类构造器的参数不受限制,各语句用( ; )隔开,最后一个字符串参数是函数的执行体,前面的各字符串参数则是函数的参数。

<html>
<script>
  var f = new Function('name',         
  "document.writeln('Function定义的函数<br>');"
 + " document.writeln('你好' + name );");
// 通过变量调用函数
 f('yeeku');
 </script>
 </html>            
3.调用函数

3种调用函数方式:

  • 直接调用函数:最常见的,最普通的方式,以函数附加的对象为调用者,在函数后括号内传入参数来调用函数。
// 调用window对象的alert方法
window.alert("测试代码");
//调用p对象的walk方法
p.walk()
  • 以 call( ) 方法调用函数:灵活,有时函数调用需要动态传入一个函数引用,为了动态调用函数,就需要使用call方法来调用函数了。
<html>
<script>
 var each = function(array,fn){
  for(var index in array){
  // 以window为调用者来调用fn函数
  // index、array[index]是传给fn函数的参数
  fn.call(null,index,array[index]);
   }
}
// 调用each函数,第一个参数是数组,第二个参数是函数
each([4,20,3],function(index,ele){
   document.write("第" + index + "个元素是:" + ele + "<br />");
   });
   </script>
   </html>

由此可以得到直接调用函数与通过call( )调用函数的关系如下:

调用者.函数(参数1,参数2.....) = 函数.call(调用者,参数1,参数2...)
  • 以 apply( )方法调用函数:
    apply( )与call( )区别如下:
    1:通过call( )调用函数时,必须在括号中详细地列出每个参数。
    2:通过apply( )动态地调用函数时,需要以数组形式一次性传入所有调用参数。
<html>
<script>
  var myfun = function(a,b){
  alert("a的值是:" +a + "\nb的值是:" + b);
}
// 以call( )方法动态调用函数
myfun.call(window,12,23);
// 以apply( )方法动态调用函数
myfun.apply(window,[12,23]);
var example = function(num1,num2){
  //直接用arguments代表调用example函数时传入的所有参数
  myfun.apply(this,arguments);
}
example(20,40);
</script>
</html>

由此可见,apply( )和call( )的对应关系如下:

函数引用.call(调用者,参数1,参数2...) = 函数引用.apply(调用者,[参数1,参数2...])
4.创建对象

JavaScript中创建对象大致有3种方式:

(1)使用new关键字调用构造器创建对象。

<html>
<script>
   function Person(name,age){
     this.name = name;
	 this.age = age;
	 }
	 var p1 = new Person();         //new关键字创建
	 var p2 = new Person('changxu',23);
	 ....

(2)使用Object创建对象。

//创建空对象
var myObj = new Object();
// 增加属性
myObj.name = 'yeeku';
//增加属性
myObj.age = 29;
....

(3)使用JSON语法创建对象

var p ={
  name:'haweiyi',
  gender:'male'
};
alert(p);
<html>
<script>

  var  person = {
     name : 'wawa',
	 age:29,
	 schools:['小学','中学','大学'],
	 parents:[
	    {
		  name : 'father',
		  age:60,
		  address: '广州'
		},
		{
		  name:'mother',
		  age:58,
		  address:'深圳'
		}
	 ]
	 };
	 alert(person.parents[0].age);            //输出的则是   第一个的年龄:60
</script>
</html>  
5.类的继承

类的继承有两种基本方法:

1、对象冒充:构造函数使用this关键字给所有属性和方法赋值(构造函数实际上仅仅是赋值函数),所以可以利用一种方式,在类内部直接运行赋值函数,把其this关键字传递给新类。
2、原型链:把超类的一个实例付给子类的prototype对象,即可把超类的固定属性和方法传递给子类,要注意一点,这种方法无法在实例化时传递参数,所以一般采用混合方式进行类的继承。

代码如下:

prototype属性的类继承了原有的类:

<html>
<script>
   function Person(name,age){
     this.name = name;
	 this.age = age;
	 this.info = function(){
	   document.writeln("姓名:"+this.name+"<br />");
	   document.writeln("年龄:"+this.age+"<br />");
	 }
	 }
	 var p1 = new Person('yeeku',23);
	 p1.info();
	 Person.prototype.walk = function(){
	   document.writeln(this.name+'正在慢慢溜达...<br />');
	 }
	 document.writeln('<hr />');
	 var p2 = new Person('changxu',24);
	 p2.info();
	 document.writeln('<hr />');
	 p2.walk();
	 p1.walk();
</script>
</html>

apply或call 伪继承实现方式:

<html>
<script>
  function Person(name,age){
   this.name = name;
   this.age = age;
   
  
 this.sayHello = function(){
    console.log(this.name + "向您打招呼!");
  }     
}  
  var per = new Person("牛博文",22);
  per.sayHello();
  function Student(name,age,grade){
  Person.call(this,name,age);
  //   Person.apply(this,[name,age]);
    this.grade = grade;
  }
  
  Student.prototype.intro = function(){
  console.log("%s是个学生,读%d年级",this.name,this.grade);
  }
  var stu = new Student("孙悟空",34,5);
  console.log(stu instanceof Student);
  console.log(stu instanceof Person);
  stu.sayHello();
  stu.intro();
</script>
</html>
Python 函数初体验与基本定义语法 在编程中,函数是一个非常重要的概念。它允许你将代码分成独立的块,提升代码的可重用性和可读性。在 Python 中,函数的定义非常简单,而且功能强大。今天,我们就一起来体验一下 Python 函数的定义和使用,掌握函数的基础语法!🚀函数是一个组织好的、可重复使用的代码块,它用来完成特定的任务。函数可以接受输入(参数),并返回一个输出(返回值)。通过函数,你可以减少代码的重复性,使得代码更简洁且易于维护。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath(&#39;DeepLearnToolbox&#39;));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand(&#39;state&#39;,0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W&#39;); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand(&#39;state&#39;,0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, &#39;Too big error&#39;);```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand(&#39;state&#39;,0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = &#39;sigm&#39;;sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)&#39;)% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, &#39;Too big error&#39;);```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x&#39;,28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x&#39;,28,28,10000))/255;train_y = double(train_y&#39;);test_y = double(test_y&#39;);%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you&#39;ll get around 1.2% errorrand(&#39;state&#39;,0)cnn.layers = { struct(&#39;type&#39;, &#39;i&#39;) %input layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 6, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %sub sampling layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 12, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, &#39;Too big error&#39;);```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, &#39;Too big error&#39;);%% ex2 neural net with L2 weight decayrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex3 neural net with dropoutrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex5 plotting functionalityrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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/* * JS中数据类型 * - String 字符串 * - Number 数值 * - Boolean 布尔值 * - Null 空值 * - Undefined 未定义 * - 以上这五种类型属于基本数据类型,以后我们看到的值 * 只要不是上边的5种,全都是对象 * - Object 对象 * * * 基本数据类型都是单一的值"hello" 123 true, * 值...

qq_45598885的博客 1508

Oracle 数据库如何创建并使用存储过程与调用函数

Oracle 如何创建并使用存储过程与调用函数 一、oracle存储过程的创建语法与示例 1、基本语法 create or replace procedure 存储过程名称 ( 参数别名 in 参数类型,(in为入参) 参数别名 in 参数类型,(in为入参) 参数别名 in 参数类型,(in为入参) 参数别名 out 参数类型(out为出参) ) as –定义变量– –变量名 变量数据类型;如: – numCount integer; begin –处理方法- end; 2、示例 create or re

小谢同学的博客 1193

JS重点语法及常用对象总结

1.JS简介 2.JS三种引入方式 3.JS语法基础 4.JS函数 5常用内置对象 1.JS简介 2.JS三种引入方式 2.1外部引用法(推荐) 外部JavaScript,指的是把HTML代码和JavaScript代码单独放在不同文件中,然后在HTML文档中使用“script标签”来引入JavaScript代码 当一个script标签作为一个引入外部文件的标签那么就不能再在标签里边写js语句 2.2内部引用法 内部JavaScript,指的是把HTML代码和JavaScript代码放在同一.

记录博主学到的点滴 4021

JavaScript语法基础:深入探索函数、对象与常用类

JavaScript中的函数、对象以及这些常用类是构建各种应用程序的基础。熟练掌握它们的特性和用法,能够让我们在JavaScript的开发中更加得心应手,轻松实现各种复杂的功能需求。

qy_hell的博客 863

JavaScript学习1(基础语法、函数、对象)

一、基础知识 JavaScript是一种嵌入到页面中的编程语言,由浏览器一边解释一边执行。 1、JavaScript引入方式 HTML中引入JavaScript有三种方式: 外部JavaScript 内部JavaScript 元素事件JavaScript (1)外部JavaScript 指把HTML代码和外部JavaScript代码分别放在不同文件中,然后在HTML文档中使用scri...

灰太狼的小秘密 458

python函数定义的语法形式_Python 函数(一) 基本语法

​Python 函数python中可以将某些具备一定功能的代码写成一个函数,函数可以在一定程度上减少代码的冗余,节约书写代码的时间。Python中定义好的函数是可以通过函数名称调取并重复使用的模块。Python有内置函数,如print()函数;也支持创建自定义函数。一、函数语法格式def:(比喻为老板说有一项新工作)是定义函数的关键词;函数名:(比喻为工作名是年报)自定义的函数名,函数定义好后,输...

weixin_39703773的博客 2867

JavaScript基础——自定义对象

JavaScript 中的所有事物都是对象:字符串、数值、数组、函数... 此外,JavaScript 允许自定义对象。 根据JS的对象扩展机制,用户可以自定义JS对象,这与Java语言有类似的地方。与自定义对象相对应的是JS标准对象,例如Date、Array、Math等等

小小张自由—>张有博 2961

JS中创建对象的几种方式

一、new关键字调用的函数, 构建函数是专门用来创建对象的函数。参考以下代码:二、利用字面量创建对象对象内的属性或者方法我们采取健值对的形式,键:值 属性名:属性值多个属性或者方法中间用逗号隔开,最后一个属性或者方法逗号可以省略方法冒号后跟的是一个匿名函数调用对象的属性 对象名.属性名对象名['属性名']

qq_60060362的博客 1466
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java_hwy
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