学习JavaScript一些资料时,记录一些规范小记

本文分享了JavaScript编程中的一些最佳实践,包括变量声明、循环优化、代码风格等,旨在提高代码质量和可维护性。

最近工作不是很忙,所以再深入学学JavaScript,顺便提升一下自己,嘿嘿!主要记录一下学习到的一下编写代码的规范小记吧!

       1.声明变量时一定带上var,避免一些错误发生,如变量提升时遇见的问题发生;var创建的全局变量不能被delete删除,而隐式创建的会被删除;

提倡一个var声明一群变量,如:

var a=1,b=2,c=3;

       2.for循环时,循环的数组长度最好在循环取值前缓存起来,如:

for(var i = 0,len = data.length;i < len;i++){};
//也可以这样
var i = 0,len = data.length;for(i=0;i<len;i++){};

       3.有花括号的地方最好不要省略,如:

if(true)
console.log(1);
else
console.log(2);

  4.左花括号最好是同一行,如:

return
{
    a:1
}
//上面代码相当于;
return undefined;
{
    a:1
}//此时返回的值为undefined

  5.习惯编写代码时使用空格,这样代码看上去好看点。

       6.使用new构造的函数或者对象等使用大驼峰命名,一般的使用小驼峰命名。

       7.慎用eval(),JavaScript会执行eval里面的字符串,可能存在安全漏洞;也可能发生错误等。

var a = 1,
    str = 'var a = 2';
//可以使用
new Function(str)();
//或者
(function (){eval(str)}());
//这样就不会使a变量的值发生变化

  

转载于:https://www.cnblogs.com/lvanka/p/9341844.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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