as3的重载实现

1:使用aruments的length属性进行重载

 

function test(par1:int):void
{
    if(arguments.length == 1)
        trace("重载1");
    else if(arguments.length >1)
        trace("重载2");
    else
        trace("重载3");
}
test(1);
test(1,2);
test(1,2,3);
//--------------------

//重载1
//重载2
//重载2

 

 

注意函数test在声明时只声明了 par1:int 一个参数,而在调用时程序连续调用了3次test,并且后两次参数与函数声明不符,多了。但编译器如果运行在标准模式下编译,是不会报错也可以运行的,这样arguments数组会扩大为你传进来参数的个数,如test(1,2,3),arguments长度就是3了,程序中如果需要用到2、3,只能通过 arguments[1]/[2]来找到多出的参数。用arguments时,注意编译器一定要运行在标准模式下;参数只能比函数声明多,不能少。

 

2:使用 ...(args) 来传入不同参数。

注意:...(args) ,前面是3点,英文模式下的3点,不多不少。args是传进来参数数组的名称,可以任意。

 

function test(...args):void
{
    if(args.length == 1)
        trace("重载1");
    else if(args.length >1)
        trace("重载2");
    else
        trace("重载3");
}
test(1);
test(1,2);
test(1,2,3);

//--------------------

//重载1
//重载2
//重载2

 

 

当使用...args ,在程序中就不能用arguments来获取参数了,取而代之是args。...args 也可以与声明参数一起使用

 

function test(par1:int,...args):void
{
    if(args.length == 1)
        trace("参数" + par1 + "  重载1  args参数:" + args);
    else if(args.length == 2)
        trace("参数" + par1 + "  重载2  args参数:" + args);
    else
        trace("参数" + par1 + "  重载3  args参数:" + args);
}
test(1,1);
test(1,2,3);
test(1,2,3,4,5);

//---------------------

//参数1  重载1  args参数:1
//参数1  重载2  args参数:2,3
//参数1  重载3  args参数:2,3,4,5

 

这样也变通模拟了函数重载,args是不需要编译器标准的无论在严谨或标准模式都可运行;args使用后arguments不能使用包括其属性;在给已声明参数赋值后,接下来无论多少个参数编译器都会将其作为数组传给args

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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