js 原型继承

1.遵循基本原则:a.所有数据都是对象 b.要的到一个对象,不是实例化一个类,而是找到其原型并clone他 。  c.原型会记住对象。 d.如果对象无法相应某个请求,那么就会把这个请求委托给自己的原型。

2.函数的参数对象转换为数组:arguments => array       Array.prototype.slice(arguments);arguments是一个类数组并不是正真意义的数组,无法调用数组的方法。

3.call(),apply(),bind():每个函数内部都包含两个非继承的函数,即:call(),apply(),两个函数用来改变this的指向。apply()参数为this的指向和函数参数,参数可以为一个数组或者不传。call()参数为this的指向和函数参数,参数为一个一个或则不穿,直接调用arguments。

4.当对象a需要调用对象b的方法或则属性时。可以利用对象的prototype属性。即:a.prototype = b;

转载于:https://www.cnblogs.com/tuhazi/p/10508860.html

内容概要:本文详细介绍了深度学习的基本概念和技术要点,涵盖了从基础知识到高级模型的多个方面。首先,文中强调了激活函数与权重初始化的最佳实践,如ReLU搭配He初始化,Sigmoid或Tanh搭配Xavier初始化。接着,文章系统地讲解了深度学习所需的数学基础(线性代数、微积分、概率统计)、编程技能(Python、PyTorch/TensorFlow)以及机器学习基础(监督学习、无监督学习、常见算法)。此外,还深入探讨了神经网络的核心组件,包括前向传播、反向传播、激活函数、优化算法、正则化方法等,并特别介绍了卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)、注意力机制(Attention)、Transformer架构及其衍生模型(BERT、GPT)。最后,文章讨论了大模型训练、分布式训练、模型压缩、Prompt Engineering、文本生成、多模态学习等前沿话题,并提供了学习资源推荐。 适合人群:对深度学习有一定兴趣并希望深入了解其原理的研究人员、工程师或学生,尤其是那些具备一定编程基础和数学知识的人群。 使用场景及目标:①帮助读者理解深度学习中的关键概念和技术细节;②指导读者如何选择合适的激活函数和权重初始化方法;③为读者提供构建和优化神经网络模型的实际操作指南;④介绍最新的研究进展和发展趋势,拓宽读者视野。 其他说明:建议读者在学习过程中结合实际案例进行练习,积极尝试文中提到的各种技术和工具,同时关注领域内的最新研究成果,以便更好地掌握深度学习的应用技巧。
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