js 简易模板引擎 , 持续更新。。。

本文介绍了一个简单的JavaScript模板引擎实现过程,通过定义一个自执行函数_mytpl来加载HTML模板并填充数据,最终预览填充后的HTML内容。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

<script>
var _mytpl = (function(){
    var _verson = 1.0;
    return {
        _data:{},
        load:function(html,data){
            with(this){
                _data.html = html;
                _data.data = data;
            }
            return this;
        },
        exec:function(){
            var me = this , t = me._data.html;
            t = t.replace(/\{(\w)+\}/g,function(arg1, arg2){
                return me._data.data[arg2];
            });
            this._data.html = t;
            t = null;
            return this;
        },
        preview:function(){
            alert(this._data.html);
        }
    };
})();
var Insa =  _mytpl.load('<div>{a}+{b}</div>', {a:1,b:2}).exec().preview();
</script>

 

转载于:https://www.cnblogs.com/glory-jzx/p/3411885.html

内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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