js数据类型 变量声明 数据类型的转换

本文深入探讨了JavaScript中的基本数据类型与引用数据类型,包括字符串、数字、布尔值、undefined、null、symbol及对象。此外,详细讲解了数据类型之间的转换规则,如强制转换为字符串、数字和布尔值的方法,以及常见算术和逻辑运算符的使用。

java script 数据类型:
基本数据类型:string(字符串);number(数字);boolean(布尔);undefined(未定义);null(空);symbol(“代表一个独一无二的值”)
注释:symbol:是第六个基本数据类型,第七个数据类型
引用数据类型·:object(“对象”)

java script 的声明变量:
声明变量规则:1. 只能以英文字母下划线或者KaTeX parse error: Expected group after '_' at position 10: 开头, 以英文字母_̲和数字组成
// 2. 不能使用关键字和保留字
// -》 关键字: 是系统自带的, 具有特殊含义的单词
// -》 保留字: 未来某一天可能成为关键字
数据类型的转换:
// 强制转换为字符串
var num = 123;
var bool = true;
var nu = null;
var a ;
// xxx.toString();
console.log(num.toString());
console.log(bool.toString());
// null 和 undefined不可以强制转换为字符串
// console.log(a.toString());
// console.log(nu.toString());

    // 强制转换为数字
    // Number()
    var str = '123';
    // 只有数字字符串,才可以转换为数字
    console.log(Number(str));
    // 空字符串转为数字 0;
    // true -> 1
    // fasle -> 0;
    // null -> 0
    // undefined -> NaN
    // NaN --> not a number
    // typeof NaN => "number"
    // 任意两个NaN互不相等
    // 强制转换为布尔
    
    // 转布尔类型
    // Boolean();
    var str = 'abcd';
    // 字符串转布尔: 非空即为真
    console.log(Boolean(str));
    // 数字转布尔
    //  非0即为真

    // null  --- > false     null ---> object 特殊历史遗留问题
    // undefined ---> false

    // 所有的对象,转为布尔类型, 一定为true



    var str = '123abc';
    var num = parseInt(str);
    console.log(num);
    console.log(parseInt('12abc456')); // 12
    console.log(parseInt('1阿爸34')); // 1
    console.log(parseInt('abc12345')); // NaN
    console.log(parseInt('123.456abcd'));
    console.log(parseFloat('123.456abcd'));// 123.456
    // 字符串要求: 必须以数字开头, 碰到非数字的字符结束, 返回来一个整数

// 算术运算符
// + - * / %(模)
var a = 1 + 1;
var b = 10 / 2;
var c = 100 % 3;
// console.log©;

    // 赋值运算符
    // = += -= *= /= %=
    a += b;
    c %= a;
    // c = c % a; // 1 % 7 
    // a = a + b;
    // console.log(a);
    // console.log(c); // 1

    // ++ -- 一元运算符
    // 前置, 用这个变量立马+1
    var d = 0;
    console.log(++d); //1
    console.log(++d); //2
    console.log(++d); // 3
    console.log(--d); // 2


    // 后置
    // 此次使用不加1, 下次使用默认+1;
    console.log(d++);//2
    console.log(d); //3

    var k = 4;
    var sum = k + ++k + k++ + ++k + --k + k--;
    // 4 + 5 + 5 + 7 + 6 + 6
    console.log(k); // 5
    console.log(sum); // 33

    // 关系运算符
    // > < >= <= == ===(恒等于)
    // 返回布尔类型的值

    // 逻辑运算符
    // || && !
    // ! 把值隐士转换为布尔类型, 取反
    // && 有一假即返回.
    // || 有一真即返回
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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