js类型转换

js类型转换

1.类型转换三种,转为booleanstringnumber

转Boolean
在条件判断时,除了 undefined, null, false, NaN, ‘’, 0, -0,其他所有值都转为 true,包括所有对象

转数字
除数字字符串为数字,空数组为0,一个数字元素的数组转数字,null转为0,false转为0,true转为1,其他都为NaN

2.四则运算符

1 + ‘1’ // ‘11’
true + true // 2
4 + [1,2,3] // “41,2,3”
‘a’ + + ‘b’ // -> “aNaN”

加号运算符比较特殊,
1.a或b有一方是字符串,则另一方转字符串进行拼接
2.如果一方不是字符串或者数字,那么会将它转换为数字或者字符串

3.== vs ===

== 的比较规则
1.判断类型是否相同,相同则比较大小
2.类型不同,则类型转换
3.先判断是否是null和undefined,是为true
4 再判断是否是string和number,是则string转number比较
5.在如果有一方是boolean,则boolean转number比较
6.判断其中一方是否为 object 且另一方为 string、number 或者 symbol,是的话就会把 object 转为原始类型再进行判断
注意:
null或undefined与自己比较为true,与其他值比较都为false
特殊的例子


0 == ''             // true
0 == '0'            // true
 
2 == true           // false
2 == false          // false
 
false == 'false'    // false
false == '0'        // true
 
false == undefined  // false
false == null       // false
null == undefined   // true

[] == ![]  // true
[] == []  // false

对于 === 来说就简单多了,就是判断两者类型和值是否相同。

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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