javascript学习笔记

最新推荐文章于 2025-05-28 08:00:00 发布

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原文链接：http://www.cnblogs.com/qinshixixing/p/5253626.html

本文介绍了JavaScript编程中的一些最佳实践，包括如何正确使用script标签、数据类型的赋值方式、使用圆括号确保运算优先级清晰、代码块的大括号使用规范、避免使用do...while循环、函数的return语句使用建议等。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1、script标签不能自闭，必须有一个结尾标签

2、基本数据类型在赋值时总是复制副本，复杂的数据类型在赋值时会被共享

3、通常最好使用圆括号，来保证优先级的清晰

4、决策或循环语句，即使代码块只有一条语句，也最好使用大括号

5、大括号内的代码块最好缩进

6、除非确实有必要，最好避免使用do...while语句

7、即使函数没有返回值，也最好在结尾包含return语句

8、尽量避免创建全局变量和函数

9、避免全局变量和局部变量使用同样的标识符名

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JavaScript学习笔记（详细）一

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用python实现的DBSCAN聚类(一种基于密度的聚类算法)，并且将分布打印在二维平面.zip

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鲸鱼优化算法(WOA)在机器学习分类、回归及时间序列预测中的应用与MATLAB代码实践 v2.0

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鲸鱼优化算法（WOA）及其在分类、回归和时序预测中的应用。首先简述了WOA的基本原理，即通过模拟鲸鱼的捕食行为来进行全局搜索和局部优化。接着分别讨论了WOA在不同机器学习模型中的应用，如支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、随机森林(RF)、极限学习机(ELM)等多种模型的参数优化，以及在时序预测中与LSTM、GRU等深度学习模型的结合。最后提供了具体的MATLAB代码示例，展示了如何使用WOA优化SVM模型进行分类预测，并强调了代码的通用性和灵活性，便于用户根据自己的数据集进行修改和扩展。适用人群：对机器学习有一定了解的研究人员和技术爱好者，尤其是那些希望深入了解优化算法在机器学习中应用的人群。使用场景及目标：① 提升现有机器学习模型的预测性能；② 学习如何使用WOA优化各种类型的机器学习模型；③ 掌握MATLAB环境下相关模型的代码实现。其他说明：文中提供的代码为简化版本，实际应用时需根据具体情况调整参数配置和数据预处理步骤。此外，还鼓励读者探索更多优化算法与机器学习模型的组合方式，以应对不同的应用场景。

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机器人开发教程——ROS 进行 SLAM 建图和机器人运动控制环境准备确保你的开发环境已安装 ROS Noetic 或更高版本，并且安装了适用于 ROS 的 SLAM 和 Moveit2.0 软件包。创建工作空间和包 mkdir -p ~/catkin_ws/src cd ~/catkin_ws/src catkin_create_pkg my_slam_package std_msgs rospy roscpp cd ~/catkin_ws catkin_make source devel/setup.bash 启动 SLAM 算法 roslaunch my_slam_package slam.launch 保存地图 rosrun map_server map_saver -f my_map 读取地图在 my_slam_package/launch 目录下创建 map.launch 文件： <launch> <node name="map_server" pkg="map_server" type="map_server" args="my_map.yaml"/> </launch> 启动地图服务器 roslaunch my_slam_package map.launch 控制机器人运动使用 teleop_twist_keyboard 包控制机器人运动： rosrun teleop_twist_keyboard teleop_twist_keyboard.py 注意事项确保激光雷达数据正确发布到 /scan 话题。根据实际机器人调整 SLAM 参数。在 RViz 中查看地图和机器人位置。

基于阿克曼模型的自动驾驶控制算法仿真测试及学习指南

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TimeWheel：一个基于GO实现的时间轮盘定时器.zip