es6 字符串方法

1、JavaScript只有indexOf方法,可以用来确定一个字符串是否包含在另一个字符串中。ES6又提供了三种新方法。

  • includes() 表示是否包含某字符串,返回布尔值 true false
var str = 'you are beautiful!'
str .includes('u')//true
str .includes('uuuu')//false
  • startsWith()返回布尔值,表示参数字符串是否在源字符串的头部。
var str = 'you are beautiful!'
str .startsWith('you')//true
str .startsWith('ful!')//false
  • endsWith():返回布尔值,表示参数字符串是否在源字符串的尾部。
var str = 'you are beautiful!'
str .endsWith('you')//false
str .startsWith('ful!')//true

这三个方法都支持第二个参数,表示开始搜索的位置。

var s = 'Hello world!';
s.startsWith('world', 6) // true
s.endsWith('Hello', 5) // true
s.includes('Hello', 6) // false

上面代码表示,使用第二个参数n时,endsWith的行为与其他两个方法有所不同。它针对前n个字符,而其他两个方法针对从第n个位置直到字符串结束。

2、repeat()方法

返回一个新字符串,表示将字符串重复几次

'd'.repeat(3)//"ddd"
3.repeat(2)//报错   
‘3’.repeat(2)//‘33’
//参数如果是小数,会被取整
'd'.repeat(3.2)//"ddd"
'd'.repeat(3.8)//"ddd"
//如果repeat的参数是负数或者Infinity,会报错
'd'.repeat(-3.8)//报错
'd'.repeat(-3.8)//报错
'd'.repeat(-0.9) // ""
'd'.repeat(NaN) // ""
//如果repeat的参数是字符串,则会先转换成数字。
'd'.repeat('d') // ""
'd'.repeat('3') // "ddd"

3、padStart(),padEnd()

如果某个字符串不够指定长度,会在头部或尾部补全。padStart()用于头部补全,padEnd()用于尾部补全。

'a'.padStart(3,'1')//"11a"
'a'.padEnd(3,'1')//"a11"
//padStart的常见用途是为数值补全指定位数。下面代码生成10位的数值字符串。

'1'.padStart(10, '0') // "0000000001"
'12'.padStart(10, '0') // "0000000012"
'123456'.padStart(10, '0') // "0000123456"
//另一个用途是提示字符串格式。

'12'.padStart(10, 'YYYY-MM-DD') // "YYYY-MM-12"
'09-12'.padStart(10, 'YYYY-MM-DD') // "YYYY-09-12"

模板字符串

$('#result').append(`
  There are <b>${basket.count}</b> items
   in your basket, <em>${basket.onSale}</em>
  are on sale!
`);

如果在模板字符串中需要使用反引号,则前面要用反斜杠转义。

var greeting = `\`Yo\` World!`;

${ }来表示变量

var hhh = '糟了,是快放学的感觉!!!'
var sss = `今天周五,${hhh}`
console.log(sss)//今天周五,糟了,是快放学的感觉!!!

如果模板字符串中的变量没有声明,将报错。

// 变量place没有声明
var msg = `Hello, ${place}`;// 报错
FaceCat-Kronos是一款由花卷猫量化团队基于清华大学Kronos开源架构开发的金融预测系统。该系统融合了深度学习方法,通过对证券历史行情进行大规模预训练,构建了能够识别市场微观结构的分析模型。该工具的核心功能在于为做市商及短线交易者提供高精度的价格形态规律推演,从而优化其交易策略的制定过程。 从技术架构来看,该系统依托Kronos框架的高性能计算特性,实现了对海量金融时序数据的高效处理。通过引入多层神经网络,模型能够捕捉传统技术分析难以察觉的非线性关联与潜在模式。这种基于人工智能的量化分析方法,不仅提升了市场数据的信息提取效率,也为金融决策过程引入了更为客观的算法依据。 在行业应用层面,此类工具的演进反映了金融科技领域向数据驱动范式转型的趋势。随着机器学习算法的持续优化,量化预测模型在时序外推准确性方面有望取得进一步突破,这可能对市场定价机制与风险管理实践产生结构性影响。值得注意的是,在推进技术应用的同时,需同步完善数据治理框架,确保模型训练所涉及的敏感金融信息符合隐私保护与合规性要求。 总体而言,FaceCat-Kronos代表了金融分析工具向智能化方向演进的技术探索。它的发展既体现了开源计算生态与专业领域知识的有效结合,也为市场参与者提供了补充传统分析方法的算法工具。未来随着跨学科技术的持续融合,此类系统有望在风险控制、策略回测等多个维度推动投资管理的科学化进程。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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