JavaScript王者归来03

对象方法可以像普通方法一样被调用.在对象方法中,可以用this代词来代表当前对象.代词指的是总是指向真正调用这个方法的对象

js定义了对象常量的语法.使你能够快速创建对象并定义他的属性.这种对象常量的表达方式在国外的一些教科书和论文中又被称之为json.例如 var point={x:1,u:2}
json是由JavaScript发展而来的一种简单的数据交换协议.数据格式就是一个合法的JavaScript对象常量.采用完全独立于语言的文本格式.但是也是用了类似c语言家族的习惯.

json建构于两种结构
‘名称/值’ 对的集合.在不通的语言中,被理解为对象,记录,结构,字典,哈希表.有键列表,或者关联数组.键的有序列表,在大部分语言中,被理解为数组.

JavaScript的一个重要特征是可以直接对函数进行操作.许多语言中.函数都只是语法特征.他们可以被定义.被调用.但却不是数据类型.JavaScript中的函数是一个真正的数据类型.这一点给语言带来了很大的灵活性.这以为这函数可以被存储在变量.数组和对象属性(一般讲存储在对象属性中的函数被称为对象方法).而且函数还可以作为参数传递给其他函数.这是有用的.

function关键字后的标识符表示的是函数常量的名字.可以缺省.缺省名称的函数是匿名函数.可以被直接调用.赋给某个变量或者出现在某个表达式中.匿名函数最直接的用法是将他作为常量直接赋给对象属性.注意,typeOf(null)值为object.可以这样理解.变量的值虽然是null,表示他并没有引用任何对象.但是他将要或者说可以引用对象.所以他的类型是object,但是null本身不是对象.

undefined–独一无二的类型,表示的无值. typeOf(undefined)的值是undefined.这里需要特别注意的是undefined==null –true 严格等于不相等.

正则表达式是一个很有趣的对象,也是一个很有用的对象.他为描述文本提供了丰富,强大的语法.常用语模式匹配和查找替换操作.

在JavaScript中正则表达式是一个很有趣的对象.也是一个很有用的对象.他为描述文本提供了丰富,强大的语法.常用于匹配模式和查找替换操作

在JavaScript中正则表达式常量是通过一对斜线和斜线之前的文本定义的.

JavaScript中支持已对象的当时构造和创建正则表达式
RegExp()是构造函数.可以使用如下形式创建正则表达式

值类型和引用类型
值类型:基本类型,包括数值,布尔值,特殊的null及undefined
引用类型:对象,数组.函数

因为数组是引用类型,.所以改变其中一个另外一个也会受影响.因为两种数据类型.所有也会有拆装箱.

内容概要:《2024年中国城市低空经济发展指数报告》由36氪研究院发布,指出低空经济作为新质生产力的代表,已成为中国经济新的增长点。报告从发展环境、资金投入、创新能力、基础支撑和发展成效五个维度构建了综合指数评价体系,评估了全国重点城市的低空经济发展状况。北京和深圳在总指数中名列前茅,分别以91.26和84.53的得分领先,展现出强大的资金投入、创新能力和基础支撑。低空经济主要涉及无人机、eVTOL(电动垂直起降飞行器)和直升机等产品,广泛应用于农业、物流、交通、应急救援等领域。政策支持、市场需求和技术进步共同推动了低空经济的快速发展,预计到2026年市场规模将突破万亿元。 适用人群:对低空经济发展感兴趣的政策制定者、投资者、企业和研究人员。 使用场景及目标:①了解低空经济的定义、分类和发展驱动力;②掌握低空经济的主要应用场景和市场规模预测;③评估各城市在低空经济发展中的表现和潜力;④为政策制定、投资决策和企业发展提供参考依据。 其他说明:报告强调了政策监管、产业生态建设和区域融合错位的重要性,提出了加强法律法规建设、人才储备和基础设施建设等建议。低空经济正加速向网络化、智能化、规模化和集聚化方向发展,各地应找准自身比较优势,实现差异化发展。
数据集一个高质量的医学图像数据集,专门用于脑肿瘤的检测和分类研究以下是关于这个数据集的详细介绍:该数据集包含5249张脑部MRI图像,分为训练集和验证集。每张图像都标注了边界框(Bounding Boxes),并按照脑肿瘤的类型分为四个类别:胶质瘤(Glioma)、脑膜瘤(Meningioma)、无肿瘤(No Tumor)和垂体瘤(Pituitary)。这些图像涵盖了不同的MRI扫描角度,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构,为模型训练提供了丰富多样的数据基础。高质量标注:边界框是通过LabelImg工具手动标注的,标注过程严谨,确保了标注的准确性和可靠性。多角度覆盖:图像从不同的MRI扫描角度拍摄,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构。数据清洗与筛选:数据集在创建过程中经过了彻底的清洗,去除了噪声、错误标注和质量不佳的图像,保证了数据的高质量。该数据集非常适合用于训练和验证深度学习模型,以实现脑肿瘤的检测和分类。它为开发医学图像处理中的计算机视觉应用提供了坚实的基础,能够帮助研究人员和开发人员构建更准确、更可靠的脑肿瘤诊断系统。这个数据集为脑肿瘤检测和分类的研究提供了宝贵的资源,能够帮助研究人员开发出更准确、更高效的诊断工具,从而为脑肿瘤患者的早期诊断和治疗规划提供支持。
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