JavaScript的变量

前端JS变量教程:JavaScript变量详解 什么是JavaScript变量? 变量是程序在内存中申请的一块用来存放数据的空间。例如,程序在内存中保存字符串“小明”和“小张”,如图1所示。在图1中,我们可以将内存想象成一个酒店,当需要人住酒店时,就需要在酒店里预订一个房间。由于酒店里有大量的房间,为了准确地找到某一个房间, 需要给每个房间分配一个房间号。 同样地,内存中的每个变量需要进行命名,才可以找到某一个变量,因此,图1中的两个变量分别被命名为pl和p2。 JavaScript变量的使用 变量在使用时分为两步,分别是“声明变量”和“赋值”。这两步 阅读详情

JavaScript的变量

在上一篇的内容里,我只是简单给大家讲解什么是js变量,在本章内容里,我将给大家详细的介绍js变量。

JavaScript变量它就像是一个用装东西的箱子,里面可以装衣服、鞋子、水果很多东西;从字面上去理解,是可以变的量,而从我们编程这一行来讲,它是用来存储信息数值的容器,它和代数一样,在JavaScript变量可以用来存放值,例如(X = 4)和表达式(J = X +Y),变量可以用短名称,更方便,也可以用描述性更好的名称例如:name、age、job等

在创建一个变量时,就要给变量命名,我们给变量命名是采用小驼峰命名,举一个简单的例子:

    	var  myName;    var  newCard;

给变量命名还有其他的一些规则需要遵守:

必须是以字母、美元符号 $ 、下划线_开头,(关于后两者不建议使用),后面的可以任意用多个字母、数字、美元符号 $ 、下划线_组成,

	例如:myname、$age18、_name;

变量命名要区分大小写,这点很重要,因为大写与小写是两个不同的变量,例如:A与a是两个不同的变量;(JavaScript语句和JavaScript变量它们对大小写都很敏感);也不能使用JavaScript的关键字和保留字去给变量命名;

JavaScript保留关键字:

在这里插入图片描述

注:图片来源于老师所发的文档
我们在JavaScript中去创建一个变量通常称作声明一个变量,我们平常都是使用var关键词声明变量,(变量是可以不声明,直接使用,但是为了规范,我们还是要先声明后使用)

例如:var  name;   var  age;

声明变量之后,它是没有值的,值为空,若是需要给它赋值,使用”= ”符号可以给它赋值;

例如:var age = 18;(age的值为18)
  var age;(值为空/undefined)

在这里”= ”符号不是等于号,“=”是赋值运算符,它的作用是给变量赋值,把”18”数值赋值给age这个变量;变量赋值的类型有很多种,数值类型、字符串类型和布尔类型等;我们只关注数字类型和字符串类型;

例如:var age = 18;(数字类型)

  var name = “小明”;(字符串类型)

  var buer = true;(布尔类型)

一次可以声明一个变量,也可以声明多个变量,记得要使用逗号将它们隔开(需英文状态输入);也可以横跨多行;

例如:var myName = “小明”, age = 18, sex = “男”;

在这里插入图片描述
(重新声明变量,它的值依然存在,是不会丢失的)

JavaScript变量还可以用来做算数,通过算数运算符,举个小例子,给大家演示:

    var x = 2;
    var y = x + 3;
    (结果y = 5)

变量的作用域:
在函数内部声明的变量是局部变量,反之,在外部声明的变量称全局变量;局部变量可以在不同的函数里面可以使用名称相同的局部变量,因为只有声明过该变量的函数才可以识别出该变量;而全局变量在网页上的使用脚本和函数都可以访问。

局部变量在函数运行完之后,就会被删除。但是全局变量是在关闭页面之后才会被删除
(如果把值赋给还没有声明的变量,那个变量则会被自动作为Window对象的一个属性,不建议这样使用)
以上就是全部内容。

Javascript:谈谈JS的全局变量跟局部变量 本文通过诸多示例,详细讲解了JavaScript的局部变量和全局变量,极力推荐大家阅读! 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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