日记day1

1:可以在同一个页面中引入多个.js文件,也可以在页面中多次编写<script>js代码<script>,浏览器按照顺序依次执行。

2:script标签中的type属性默认是javascript,所以不必显示的指定type

3:由于JavaScript这个设计缺陷,不要使用==比较,始终坚持使用===比较。

4:NaN这个特殊的Number与所有其他值都不相等,包括它自己。唯一能判断NaN的方法是通过isNaN()函数。

5:JavaScript的设计者希望用null表示一个空的值,而undefined表示值未定义。事实证明,这并没有什么卵用,区分两者的意义不大。大多数情况下,我们都应该用null。undefined仅仅在判断函数参数是否传递的情况下有用。

6.如果一个变量没有通过var申明就被使用,那么该变量就自动被申明为全局变量。在同一个页面的不同的JavaScript文件中,如果都不用var申明,恰好都使用了变量i,将造成变量i互相影响,产生难以调试的错误结果。使用var申明的变量则不是全局变量,它的范围被限制在该变量被申明的函数体内(函数的概念将稍后讲解),同名变量在不同的函数体内互不冲突。为了修补JavaScript这一严重设计缺陷,ECMA在后续规范中推出了strict模式,在strict模式下运行的JavaScript代码,强制通过var申明变量,未使用var申明变量就使用的,将导致运行错误。启用strict模式的方法是在JavaScript代码的第一行写上:'use strict';不用var申明的变量会被视为全局变量,为了避免这一缺陷,所有的JavaScript代码都应该使用strict模式。

7.需要特别注意的是,字符串可以重新赋值,但是对字符串的某个索引赋值,不会有任何错误,但是,也没有任何效果。

8.JavaScript把null、undefined、0、NaN和空字符串''视为false,其他值一概视为true,因此上述代码条件判断的结果是true。

9.由于Array也是对象,而它的每个元素的索引被视为对象的属性,因此,for ... in循环可以直接循环出Array的索引。请注意,for ... in对Array的循环得到的是String而不是Number

10.遍历Array可以采用下标循环,但Map和Set并不行。为了统一集合类型,ES6标准引入了新的iterable类型,Array、Map和Set都属于iterable类型。iterable有一个特征是可以通过for……of来遍历数组,它与for……in的区别是:对于数组新添加成员,of并不会从原数组修改,但in会,然后长度却是原数组的长度。

11.注意,由于JavaScript引擎在行末自动添加分号的机制(是有规则的添加分号),所以return一般不能单独一行,以免这种机制导致程序功能无法正常实现。

12.ES6标准引入了新的关键字const来定义常量,const与let都具有块级作用域。

13.JavaScript引擎自动提升了变量的声明,但不会提升变量的赋值。

14.名字空间,全局变量会绑定到window上,不同的JavaScript文件如果使用了相同的全局变量,或者定义了相同名字的顶层函数,都会造成命名冲突,并且很难被发现。减少冲突的一个方法是把自己的所有变量和函数全部绑定到一个全局变量中。

15.Array的sort()方法默认把所有元素先转换为String再排序

16.返回闭包时牢记的一点就是:返回函数不要引用任何循环变量,或者后续会发生变化的变量。













一、数据采集层:多源人脸数据获取 该层负责从不同设备 / 渠道采集人脸原始数据,为后续模型训练与识别提供基础样本,核心功能包括: 1. 多设备适配采集 实时摄像头采集: 调用计算机内置摄像头(或外接 USB 摄像头),通过OpenCV的VideoCapture接口实时捕获视频流,支持手动触发 “拍照”(按指定快捷键如Space)或自动定时采集(如每 2 秒采集 1 张),采集时自动框选人脸区域(通过Haar级联分类器初步定位),确保样本聚焦人脸。 支持采集参数配置:可设置采集分辨率(如 640×480、1280×720)、图像格式(JPG/PNG)、单用户采集数量(如默认采集 20 张,确保样本多样性),采集过程中实时显示 “已采集数量 / 目标数量”,避免样本不足。 本地图像 / 视频导入: 支持批量导入本地人脸图像文件(支持 JPG、PNG、BMP 格式),自动过滤非图像文件;导入视频文件(MP4、AVI 格式)时,可按 “固定帧间隔”(如每 10 帧提取 1 张图像)或 “手动选择帧” 提取人脸样本,适用于无实时摄像头场景。 数据集对接: 支持接入公开人脸数据集(如 LFW、ORL),通过预设脚本自动读取数据集目录结构(按 “用户 ID - 样本图像” 分类),快速构建训练样本库,无需手动采集,降低系统开发与测试成本。 2. 采集过程辅助功能 人脸有效性校验:采集时通过OpenCV的Haar级联分类器(或MTCNN轻量级模型)实时检测图像中是否包含人脸,若未检测到人脸(如遮挡、侧脸角度过大),则弹窗提示 “未识别到人脸,请调整姿态”,避免无效样本存入。 样本标签管理:采集时需为每个样本绑定 “用户标签”(如姓名、ID 号),支持手动输入标签或从 Excel 名单批量导入标签(按 “标签 - 采集数量” 对应),采集完成后自动按 “标签 - 序号” 命名文件(如 “张三
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