js的值类型

js的值类型

1.原始值

原始值类型分为五类:number,boolean,,string,undefined,null,

var a=123;     var=123.2  //都是定义number类型该类型可以定义为小数

var a="abc";   var='abc';   //都是定义string类型,定义string类可用“”,也可用‘’;但var c='fqaf"错误,不可以这样

var a=true;    var b=false  //定义boolean类型,boolean类型只有该两种true,false.非假即真,非真即假

  undefined类型,就是声明了变量但未给变量赋值,使用该变量是undefined

 null类型,一般用来占位,当某个变量的值或者方法不在需要时,用null赋值给该变量

样写错误但 var c=“123'可以,为字符串类型 ·

2.引用值

引用类型有object,Array等(对象,数组,函数)

原始值与引用值的区别

原始值放在栈(stack)中,

引用值放在堆(heap)中,

 原始值: var a=10, var b=a;  b的值相当于复制a的值,所以当a改变时,b不变

引用值类型:声明数组a并赋值,数组b=a. a.push(3)是往数组a中放入一个3.当a数组该变时b数组跟着改变

这是因为原始值放在栈中,引用值放在堆中

每个栈和堆都有地址和空间

原始值放入栈中是先找到地址,然后放在栈空间里

引用值放入堆中是先找到栈的地址,在栈的空间里放入堆的地址,通过堆的地址找到堆并放入堆空间中

所以引用值,数组b=a,a和b的栈空间里都是放的同一个堆地址,都是指向相同的值,当堆空间中的值改变时其余的都会改变

相当于多个钥匙同一个房间

这里为什么数组c改变时,d不变了?这是因为c=[1,3]是在堆中开辟了一个新空间,该堆的地址不一样了,c在栈空间放入新堆地址。c和d的栈空间中放入的堆地址也就不同,指向不同的堆。c=[1,3]相当于换了个钥匙换了个房间

### 部署 Stable Diffusion 的准备工作 为了成功部署 Stable Diffusion,在本地环境中需完成几个关键准备事项。确保安装了 Python 和 Git 工具,因为这些对于获取源码和管理依赖项至关重要。 #### 安装必要的软件包和支持库 建议创建一个新的虚拟环境来隔离项目的依赖关系。这可以通过 Anaconda 或者 venv 实现: ```bash conda create -n sd python=3.9 conda activate sd ``` 或者使用 `venv`: ```bash python -m venv sd-env source sd-env/bin/activate # Unix or macOS sd-env\Scripts\activate # Windows ``` ### 下载预训练模型 Stable Diffusion 要求有预先训练好的模型权重文件以便能够正常工作。可以从官方资源或者其他可信赖的地方获得这些权重文件[^2]。 ### 获取并配置项目代码 接着要做的就是把最新的 Stable Diffusion WebUI 版本拉取下来。在命令行工具里执行如下指令可以实现这一点;这里假设目标路径为桌面下的特定位置[^3]: ```bash git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git ~/Desktop/stable-diffusion-webui cd ~/Desktop/stable-diffusion-webui ``` ### 设置 GPU 支持 (如果适用) 当打算利用 NVIDIA 显卡加速推理速度时,则需要确认 PyTorch 及 CUDA 是否已经正确设置好。下面这段简单的测试脚本可以帮助验证这一情况[^4]: ```python import torch print(f"Torch version: {torch.__version__}") if torch.cuda.is_available(): print("CUDA is available!") else: print("No CUDA detected.") ``` 一旦上述步骤都顺利完成之后,就可以按照具体文档中的指导进一步操作,比如调整参数、启动服务端口等等。整个过程中遇到任何疑问都可以查阅相关资料或社区支持寻求帮助。
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