JavaScript

JavaScript的起源?不同的JavaScript和引擎?JS版本发展史? 1995年,JavaScript诞生了。不得不提到它的标准ECMAScript, 它是一个语言标准,而非具体的语言。JavaScript除了名字有”Java”, 其它和Java没任何关系。Netscape为推广自家的LiveScript,命名中包含当时最流行的编程语言Java来蹭蹭热度。Netscape公司有些人可能不熟悉, 它就是早期被IE做浏览器对抗后来逐渐消亡一家公司。 阅读详情

JavaScript_简介

  • 概念: 一门客户端脚本语言

    • 运行在客户端浏览器中的。每一个浏览器都有JavaScript的解析引擎
    • 脚本语言:不需要编译,直接就可以被浏览器解析执行了
  • 功能:

    • 可以来增强用户和html页面的交互过程,可以来控制html元素,让页面有一些动态的效果,增强用户的体验。
      在早期 只有html ,没有js 页面非常丑陋
      JavaScript_发展史
      JavaScript = ECMAScript + JavaScript自己特有的东西(BOM+DOM)
    1. 1992年,Nombase公司,开发出第一门客户端脚本语言,专门用于表单的校验。命名为 : C-- ,后来更名为:ScriptEase
    2. 1995年,Netscape(网景)公司,开发了一门客户端脚本语言:LiveScript。后来,请来SUN公司的专家,修改LiveScript,命名为JavaScript
    3. 1996年,微软抄袭JavaScript开发出JScript语言
    4. 1997年,ECMA(欧洲计算机制造商协会),制定出客户端脚本语言的标准:ECMAScript,就是统一了所有客户端脚本语言的编码方式。
      JavaScript_语法_与html结合方式
  1. 内部JS:
    • 定义
  • 注意:

JavaScript_语法_注释&数据类型
注释
5. 单行注释://注释内容
6. 多行注释:/注释内容/
数据类型:
原始数据类型(基本数据类型):
1. number:数字。 整数/小数/NaN(not a number 一个不是数字的数字类型)
2. string:字符串。 字符串 “abc” “a” ‘abc’
3. boolean: true和false
4. null:一个对象为空的占位符
5. undefined:未定义。如果一个变量没有给初始化值,则会被默认赋值为undefined
7. 引用数据类型:对象
JavaScript_语法_变量

  • 变量:一小块存储数据的内存空间
    • Java语言是强类型语言,而JavaScript是弱类型语言。
      • 强类型:在开辟变量存储空间时,定义了空间将来存储的数据的数据类型。只能存储固定类型的数据
      • 弱类型:在开辟变量存储空间时,不定义空间将来的存储数据类型,可以存放任意类型的数据。
        • 语法:
          • var 变量名 = 初始化值;
            typeof运算符:获取变量的类型。* 注:null运算后得到的是object
 //定义变量
       /* var a  = 3;
        alert(a);

        a = "abc";
        alert(a);*/
       //定义number类型

        var num = 1;
        var num2 = 1.2;
        var num3 = NaN;  保证返回单额值不报错

        //输出到页面上
        document.write(num+"<br>");
        document.write(num2+"<br>");
        document.write(num3+"<br>");
        //定义string类型

        var str = "abc";
        var str2 = 'edf';
        document.write(str+"<br>");
        document.write(str2+"<br>");

        //定义boolean
        var flag = true;
        document.write(flag+"<br>");

        // 定义null,undefined
        var obj = null;
        var obj2 = undefined;
        var obj3 ;
        document.write(obj+"<br>");
        document.write(obj2+"<br>");
        document.write(obj3+"<br>");

运算符

  1. 一元运算符:只有一个运算数的运算符
    ++,-- , +(正号)
    * ++ --: 自增(自减)
    * ++(–) 在前,先自增(自减),再运算
    * ++(–) 在后,先运算,再自增(自减)
    * +(-):正负号
    * 注意:在JS中,如果运算数不是运算符所要求的类型,那么js引擎会自动的将运算数进行类型转换
    * 其他类型转number:
    * string转number:按照字面值转换。如果字面值不是数字,则转为NaN(不是数字的数字)
    * boolean转number:true转为1,false转为0

  2. 算数运算符
    + - * / % …

  3. 赋值运算符
    = += -+…

  4. 比较运算符

< >= <= == ===(全等于)
* 比较方式
1. 类型相同:直接比较
* 字符串:按照字典顺序比较。按位逐一比较,直到得出大小为止。
2. 类型不同:先进行类型转换,再比较
* ===:全等于。在比较之前,先判断类型,如果类型不一样,则直接返回false

  1. 逻辑运算符
    && || !
    * 其他类型转boolean:
    1. number:0或NaN为假,其他为真
    2. string:除了空字符串(""),其他都是true
    3. null&undefined:都是false
    4. 对象:所有对象都为true

  2. 三元运算符
    ? : 表达式
    var a = 3;
    var b = 4;

             var c = a > b ? 1:0;
     		* 语法:
     			* 表达式? 值1:值2;
     			* 判断表达式的值,如果是true则取值1,如果是false则取值2;
    

比较运算符

< >= <= ===(全等于)
* 比较方式
1. 类型相同:直接比较
* 字符串:按照字典顺序比较。按位逐一比较,直到得出大小为止。
2. 类型不同:先进行类型转换,再比较
* ===:全等于。在比较之前,先判断类型,如果类型不一样,则直接返回false
JavaScript_语法_特殊语法

  1. 语句以;结尾,如果一行只有一条语句则 ;可以省略 (不建议)
  2. 变量的定义使用var关键字,也可以不使用
    * 用: 定义的变量是局部变量
    * 不用:定义的变量是全局变量(不建议)
    JavaScript_语法_流程控制语句
  3. if…else…
  4. switch:
    • 在java中,switch语句可以接受的数据类型: byte int shor char,枚举(1.5) ,String(1.7)
    • switch(变量):
      case 值:
  • 在JS中,switch语句可以接受任意的原始数据类型
  1. while

  2. do…while

  3. for
    JavaScript_对象_Function

  4. var fun = new Function(形式参数列表,方法体); //忘掉吧
    2.
    function 方法名称(形式参数列表){
    方法体
    }

             3. 
                var 方法名 = function(形式参数列表){
                     方法体
                }
    
  5. 方法:

  6. 属性:
    length:代表形参的个数

  7. 特点:

    1. 方法定义是,形参的类型不用写,返回值类型也不写。
    2. 方法是一个对象,如果定义名称相同的方法,会覆盖
    3. 在JS中,方法的调用只与方法的名称有关,和参数列表无关
    4. 在方法声明中有一个隐藏的内置对象(数组),arguments,封装所有的实际参数
  8. 调用:
    方法名称(实际参数列表);
    JavaScript_对象_Array

  9. 创建:

    1. var arr = new Array(元素列表);
    2. var arr = new Array(默认长度);
    3. var arr = [元素列表];
  10. 方法
    join(参数):将数组中的元素按照指定的分隔符拼接为字符串
    push() 向数组的末尾添加一个或更多元素,并返回新的长度。

  11. 属性
    length:数组的长度

  12. 特点:

    1. JS中,数组元素的类型可变的。
    2. JS中,数组长度可变的。
      JavaScript_对象_Date
  13. 创建:
    var date = new Date();

    1. 方法:
      toLocaleString():返回当前date对象对应的时间本地字符串格式
      getTime():获取毫秒值。返回当前如期对象描述的时间到1970年1月1日零点的毫秒值差
      JavaScript_对象_Math
  14. 创建:

    • 特点:Math对象不用创建,直接使用。 Math.方法名();
  15. 方法:
    random():返回 0 ~ 1 之间的随机数。 含0不含1
    ceil(x):对数进行上舍入。
    floor(x):对数进行下舍入。
    round(x):把数四舍五入为最接近的整数。

  16. 属性:
    PI
    JavaScript_对象_RegExp

  17. 正则表达式:定义字符串的组成规则。
    1. 单个字符:[]
    如: [a] [ab] [a-zA-Z0-9_]
    * 特殊符号代表特殊含义的单个字符:
    \d:单个数字字符 [0-9]
    \w:单个单词字符[a-zA-Z0-9_]
    2. 量词符号:
    ?:表示出现0次或1次
    *:表示出现0次或多次
    +:出现1次或多次
    {m,n}:表示 m<= 数量 <= n
    * m如果缺省: {,n}:最多n次
    * n如果缺省:{m,} 最少m次
    3. 开始结束符号
    * ^:开始(模糊匹配)
    * $:结束(模糊匹配)

  18. 正则对象:

    1. 创建
      1. var reg = new RegExp(“正则表达式”);
      2. var reg = /正则表达式/;
    2. 方法
      1. test(参数):验证指定的字符串是否符合正则定义的规范
        JavaScript_对象_Global
    3. 特点:全局对象,这个Global中封装的方法不需要对象就可以直接调用。 方法名();
  19. 方法:
    encodeURI():url编码
    decodeURI():url解码

    encodeURIComponent():url编码,编码的字符更多
    decodeURIComponent():url解码

    parseInt():将字符串转为数字

    • 逐一判断每一个字符是否是数字,直到不是数字为止,将前边数字部分转为number
      isNaN():判断一个值是否是NaN
    • NaN六亲不认,连自己都不认。NaN参与的==比较全部问false
      eval():将 JavaScript 字符串,并把它作为脚本代码来执行。
  20. URL编码
    传智播客 = %E4%BC%A0%E6%99%BA%E6%92%AD%E5%AE%A2
    JavaScript_对象_Global

  21. 特点:全局对象,这个Global中封装的方法不需要对象就可以直接调用。 方法名();

  22. 方法:
    encodeURI():url编码
    decodeURI():url解码
    encodeURIComponent():url编码,编码的字符更多
    decodeURIComponent():url解码
    parseInt():将字符串转为数字

    • 逐一判断每一个字符是否是数字,直到不是数字为止,将前边数字部分转为number
      isNaN():判断一个值是否是NaN
    • NaN六亲不认,连自己都不认。NaN参与的==比较全部问false
      eval():将 JavaScript 字符串,并把它作为脚本代码来执行。
JavaScript_JS的历史与发展 JS的诞生:程序员的弃子 以下引用部分来源于: Javascript诞生记 - 阮一峰的网络日志 (ruanyifeng.com) JS的发明者是布兰登·艾奇(Brendan Eich)。他出生于1961年,本科一开始是念物理学的,后来转去了数学和计算机系。有趣的是,作为JS之父,他却并不喜欢自己的这个孩子。 90年代初的早期浏览器功能非常弱小,而且受众范围也不广。那时,浏览器最大的功能是展示一些图片和文字: 彼时,浏览器的王者是一个叫网景(Netscape)的公司开发的网景浏览器(Netscape N 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('DeepLearnToolbox'));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('state',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'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',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 = 'sigm';%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, 'Too big error');```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('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';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)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';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, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% 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'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 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, 'Too big error');```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('state',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, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',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, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',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, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % 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, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % 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, 'Too big error');%% 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('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % 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, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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