原型个人理解

JS原型与构造函数精讲

原型和构造函数

  • 原型是function对象的一个属性,该属性是一个对象

  • 原型是本身就存在的

    • 原型对象中有默认有两个属性,一个是constructor,该属性指向基于该原型的实例的构造函数,
    • 另一个属性是隐式属性 __proto__
  • 绝大多数对象的原型最终都指向Object,除了特殊创建的无原型对象,如下

  • var obj = Object.create(null);
    

    该方法创建出来的对象无原型,并且如果后期为其指定 __proto__属性,不会拥有继承特性!!

    null 和undefined是没有原型的

    tip:null为空对象指针,真正的空对象,{ }也是空的对象,但是还有原型属性

prototype的应用:

1.用于提取共有属性

当我们使用构造函数创建属性时,如果出现重复的属性应该用原型来创建,可以减少代码量和冗余,即重复多次使用的属性应该用原型指配,构造函数用来指配特定的对象

原型的增删改查

只能直接对原型进行操作才能成功,否则相当于直接对实例进行添加或修改

特殊情况:引用值属性

对于存在于父链上的引用值,如果进行增加可以使父链上的引用值本身发生变化,因为从子链上进行引用值取用,相当于直接对引用值本身进行操作

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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