js基础之深拷贝与浅拷贝

 

拷贝的对象的属性类型的不同决定是深拷贝还是浅拷贝。

对象内部属性如果是值类型,可直接全部拷贝,如果是对象,需要另做处理。

 

浅拷贝代码:

var user={

    name:'小明',

    type:‘普通用户’,

    user_ID:'123',

    copy:function(){

        var temp={};

        for(var  i in this){

               temp[i]=this[i];       //直接拷贝属性

             };

         return temp;

      }

}

var wang=user.copy();

wang.name='小王';          //此时wang的name可改为小王,而user里的name还是小明,他们是独立的。

 

深拷贝代码:

//需要做的处理是使每个对象都有一个copy方法

function copy(){

    var temp={};

    for (var i in this){

          if(typeof this[i] ==='object'){

               temp[i]=this[i].copy();

           }else{

                temp[i]=this[i]; 

                }    

      }

      return temp;

}

var property={

    car:'法拉利',

    hourse:'海景房'

};

var user={

    name:'小明',

    type:‘普通用户’,

    user_ID:'123',

    property:property

};

user.copy=copy;

property.copy=copy;  // 使对象都具有copy方法

var wang=user.copy();

wang.name='小王';   

wang.property={car:'三轮',hourse:'地下室'}  ; //此时小王的property也将与小明的property不一样,他们也是独立的。若用浅拷贝处理,那小王与小明将共享property指向的地址,无论谁改动都会影响另外一个。

深拷贝:

 

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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