js面向对象的几种创建方式

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面向对象的几种创建方式

字面量创建

		//字面量创建
			var obj = {
				name:"李四",
				age:21,
				hoddy:function()
				{
					console.log("学习");
				}
			}
			var obj2 = {
				name:"张三",
				age:12,
				hobby:function()
				{
					console.log("唱歌");
				}
			}
			console.log(obj);//{name: "李四", age: 21, hoddy: ƒ}
			console.log(obj2);//{name: "张三", age: 12, hobby: ƒ}
			//适合创建单个对象,创建多个容易造成代码冗余

2.实例化创建 也叫单例创建

 //实例创建也叫作单例创建使用new关键字创建
			 
			 var obj1 = new Object();
			 obj1.name = "张三",
			 obj1.age = 21,
			 obj1.hobby = function()
			 {
				 console.log("学习");
			 }
			 
			  var obj2 = new Object();
			  obj2.name = "李四",
			  obj2.age = 23,
			  obj2.hobby = function()
			  {
				  console.log("唱歌");
			  }
			  
			  //缺点: 也只适合创建单个对象 ,容易造成代码的冗余

3.工厂模式创建

		//工厂模式  批量生产对象
			function createObj(name,age,hobby)
			{
				//原料
				var obj = new Object();
				//加工
				obj.name = name;
				obj.age = age;
				obj.hobby = hobby;
				//出厂
				return obj
			}
			var obj1 = createObj("小明",21,"敲代码");
			
			console.log(obj1);//{name: "小明", age: 21, hobby: "敲代码"}
			
			var obj2 = createObj("小红",18,"唱歌");
			
			console.log(obj2);//{name: "小红", age: 18, hobby: "唱歌"}
			
			var obj3 = createObj("cat",3,"吃鱼");
			
			console.log(obj3);  //{name: "cat", age: 3, hobby: "吃鱼"}
			
		   //缺点: 虽然解决了代码冗余问题(可以创建多个对象) 但是不能区分他们具体是什么类型 比如小明小红都是人,小猫是动物

4.构造函数

			//构造函数一般函数名首字母要大写这是为了区分普通函数
			//构造函数里面不需要自己创建对象 只需要在this上添加属性和方法
             //构造函数前面必须加new 否则会和普通函数一样
			
			function Student(name,age,hobby)
			{
				this.name = name;
				this.age = age;
				this.hobby=hobby;
			}
			
			var stu = new Student("张三",21,"打游戏");
			console.log(stu);//Student {name: "张三", age: 21, hobby: "打游戏"}   这样可以区分具体的类
         //new 操作符的作用(可以对比着工厂模式创建)
		 //1.隐式创建了一个空对象,并让this指向这个空对象  this = new Object()   相当于这一步省略了
		 //2.执行构造函数中的代码 this上添加属性以及方法
		 //3.将创建的实例对象的__proto__指向构造函数的prototype
		 //4.并将这个隐式的对象返回(隐式对象中添加了属性以及方法)   return this;  因为this指向的是那个对象
		 
		 //如果将new关键字去掉Student是一个普通函数
		 //    var stu1 = Student("小李",23,"唱歌");
			// console.log(stu1);
			// console.log(stu1.age);
			
		//虽然相比这个工厂模式是解决了对象明确问题
		//但是会浪费内存(因为每次都隐式的创建一个对象 都会开辟一块儿新的内存)浪费资源

在这里插入图片描述

在这里简单说一下 原型对象和原型属性的概念

	//原型对象和原型树形
			// prototype 原型对象 :函数在声明的时候会自动创建一块儿存储空间,用于存储公共的共享属性和方法,prototype中的construct指向该函数
			//__proto__ 原型属性,每一个实例对象在创建的时候都会有一个原型属性__proto__会指向构造函数的prototype
			function sum()
			{}
			console.dir(sum)
			var arr = new Array();
			console.dir(arr);
			console.log(arr.__proto__ === Array.prototype);  //true

在这里插入图片描述

5 原型创建

			function Student(){};
			
			Student.prototype.SameHobby = "学习";
			Student.prototype.SameFunc = function()
			{
				console.log("吃零食");
			}
			
			var stu1 = new Student();
			console.log(stu1)
			// Student {}
			// __proto__:
			// SameFunc: ƒ ()
			// SameHobby: "学习"
			// constructor: ƒ Student()
			// __proto__: 
			
			//缺点:  解决了资源浪费问题  但是实例的时候不能传递参数

6 混合创建

//混合创建 构造函数(可变)   原型(固定,公共,共享的)
  			function Student(name,age)
			{
				this.name = name;
				this.age = age;
				this.func = function()
				{
					console.log("敲代码")
				}
			}
			Student.prototype.hobby = "学习";
			Student.prototype.skill = function()
			{
				console.log("学习");
			};
			
			var stu1 = new Student("张三",21);
			
			console.log(stu1);


//特点:实例化对象有自己的一些属性和方法,Student的公共属性和方法放置在prototype中

动态混合创建

			//动态混合创建
			function Student(name, age, skill) {
				this.name = name;
				this.age = age;
				this.skill = skill;
				if (typeof this.study != "function") {
					Student.prototype.school = "高中";
					Student.prototype.study = function() {
						console.log("学习");
					}
				}
			}
			var student1 = new Student("张三", 18, "学习");

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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. 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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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