前端好文

最新推荐文章于 2024-08-31 21:11:28 发布
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本文深入探讨了JavaScript的模块化编程、原型与原型链、作用域链、闭包、事件委托、ES6特性等核心概念，辅以详细的原理分析与实践案例，帮助读者全面掌握JS编程精髓。

js模块化编程之彻底弄懂CommonJS和AMD/CMD！

TCP 详解

正则基础之——反向引用

30 秒就能理解的 JavaScript 代码片段（30 seconds of code）

webpack系列之loader的基本使用

简单透彻理解JSONP原理及使用

JavaScript专题系列20篇正式完结！

最详尽的 JS 原型与原型链终极详解，没有「可能是」。（一）

最详尽的 JS 原型与原型链终极详解，没有「可能是」。（二）

最详尽的 JS 原型与原型链终极详解，没有「可能是」。（三）

JavaScript中作用域和作用域链的简单理解（变量提升）

JavaScript作用域、上下文、执行期上下文、作用域链、闭包

前端基础进阶（四）：详细图解作用域链与闭包

JavaScript 闭包

var let的区别

深入理解 js this 绑定 ( 无需死记硬背，尾部有总结和面试题解析 )

前端基础进阶（五）：全方位解读this

this、apply、call、bind

理解Object.defineProperty的作用

JS显性数据类型转换和隐性数据类型转换

为什么用Object.prototype.toString.call(obj)检测对象类型?

typeof null 为什么等于 object?

JS中typeof与instanceof的区别

JS基本数据类型和引用数据类型的区别及深浅拷贝

浏览器的回流与重绘 (Reflow & Repaint)

浏览器缓存

浏览器前端优化

js中的事件委托或是事件代理详解

ES6 系列之 let 和 const

JavaScript深入之call和apply的模拟实现

 

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【卫星抗干扰】一种用于全球导航卫星系统反欺骗的空时融合方法【附MATLAB代码】.rar
12-03
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
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windows下定期自动清空某个文件夹（比如在公司电脑上定期清空微信的聊天记录）
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网络爬虫基于Python的豆瓣电影Top250数据采集：使用Requests与BeautifulSoup实现网页内容解析
12-03
内容概要：本文通过一个简单的Python爬虫实例，演示了如何使用requests库发送HTTP请求，获取豆瓣电影Top250页面的数据，并利用BeautifulSoup解析HTML内容，提取出中文电影名称。代码实现了基本的网页抓取与数据清洗流程，包括设置请求头模拟浏览器行为以应对简单反爬机制、解析响应文本以及过滤非中文片名，最终输出纯净的电影标题列表。; 适合人群：具备Python基础语法知识，对网络爬虫感兴趣的初学者或刚入门的数据采集学习者；适合学习Web数据获取的基本流程和技术栈。; 使用场景及目标：①学习如何使用requests发起网络请求并携带请求头信息；②掌握BeautifulSoup进行HTML结构化解析的方法；③理解网页内容提取与数据过滤的基本逻辑，为后续深入学习爬虫框架（如Scrapy）打下基础。; 阅读建议：建议读者在本地环境中配置好相关库（requests、BeautifulSoup），动手运行并调试代码，尝试修改选择器或目标网站以加深理解，同时注意遵守网站的robots协议，合理控制请求频率。
基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）
12-03
内容概要：本文介绍了基于粒子群优化算法（PSO）的p-Hub选址优化问题的研究与实现，重点解决在考虑不确定性因素下的集群式物流或交通网络中枢纽节点（Hub）的选址优化问题。通过构建数学模型，结合Matlab编程实现粒子群算法对p-Hub选址问题进行求解，旨在最小化网络总体运输成本并提升系统效率。文章涵盖了问题建模、算法设计、参数设置及仿真结果分析全过程，展示了PSO在复杂组合优化问题中的应用能力。; 适合人群：具备一定运筹学、优化算法基础，熟悉Matlab编程，从事物流网络设计、智能算法研究或交通系统优化等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握p-Hub选址问题的基本理论与建模范式；②学习如何基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）将粒子群优化算法应用于实际网络优化问题；③通过Matlab代码实现理解智能优化算法的编码流程与调参技巧；④为物流、通信、航空等枢纽网络设计提供解决方案参考。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码逐行理解算法实现细节，尝试调整参数或引入其他改进策略（如自适应权重、混合算法）以提升优化性能，同时可扩展至带容量约束、多分配或多目标的Hub选址问题进行深入研究。
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