面向对象 js 打包

最新推荐文章于 2025-03-11 18:32:13 发布
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#function

本文介绍了一种自定义StringBuffer类的实现方法，通过JavaScript实现了字符串的动态拼接功能。该类支持append方法用于添加字符串，并提供toString方法将拼接后的字符串输出。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

function StringBuffer(){

    this.__strings__ = new Array();

}

 

StringBuffer.prototype.append = function(str){

    this.__strings__.push(str);

}

 

StringBuffer.prototype.toString = functiong(){

    return    this.__strings__.join("");

}

 

 

js——面向对象
m0_58471238的博客
10-16 3121
js——面向对象
JavaScript对象及初始面向对象
yananye的博客
01-23 653
对象 在javascript中，所有的事物都是对象，如字符串，数值，数组，函数。 在javascript语言中时通过一种叫作原型的方式来实现面向对象编程的。 回顾JavaScript数据类型 number（数值类型） string（字符串类型） boolean（布尔类型） null（空类型） undefined（未定义类型） object：一种复杂的数据类型，该类型实例化的对象是一组数据和功能集合。 声明一个变量fruit后，未赋值，它的默认值是一个null值，但没有定义类型，这时fruit就是一个un
js的数据封装
qq_35233052的博客
10-08 648
var B = function () { var _name = "allan"; return { getName:function () { return _name; } } }; console.log(new B().getName()...
js基础-面向对象编程
xi_liu90的博客
03-11 574
面向过程面向对象（OOP）
JavaScript面向对象简单介绍
筱竹的博客
11-17 1399
1、面向过程和面向对象 javascript面向过程 比如 算算术 自己动手算 获取页面的中的id document.getElementById() 面向对象 对象就是计算器 使用计算器算算术，从此很容易 要有有个获取id的这个对象 function getid(d){ return document.getElementById(d); } console.log(getid("box")); 使用面向过程很繁琐，自己做很繁琐， 使用面向对象容易，让这个对象帮我们做事情， 也就是说，我们把.
js:深入面向对象
Au_ust的博客
01-16 1006
又是面向对象。。。。。。其实不止操作系统，很多系统的管理模式都是用面向对象的模式管理的管理者并不在乎你每个人的个体特征。在公司里，老板让你买咖啡，并且他很急。买咖啡有多种方式，例如点外卖、自己到楼下购买、托正在外面的同事捎来或者给老板花超绝三块钱冲雀巢等等。然后你就问老板说：老板，那我是去点外卖还是自己买还是给你冲速溶咖啡还是......老板根本不在乎你说的什么，他只会告诉你：不管怎样，我只要我的桌子上放有咖啡。员工只要搞到咖啡就好了，而老板考虑的就多了（勾潮的鸣式还在追我。
面向对象编程 FreeCodeCamp
weixin_44339536的博客
01-15 837
面向对象编程 FreeCodeCamp面向对象编程：创建一个基本的 JavaScript 对象面向对象编程：使用点符号来访问对象的属性面向对象编程：在对象上创建方法面向对象编程：使用 this 关键字使代码更加可重用面向对象编程：定义构造函数面向对象编程：使用构造函数创建对象面向对象编程：扩展构造函数以接收参数面向对象编程：使用 instance of 验证对象的构造函数面向对象编程：了解自己的属性面向对象编程：使用原型属性来减少重复代码面向对象编程：迭代所有属性面向对象编程：了解构造函数属性面向对象编程：
js面向对象编程
天空翱翔
08-21 885
在平时实验室做的项目做很少 面向对象编程注重的是：1）数据和其行为的打包封装，2）程序的接口和实现的解耦。
JavaScript 设计模式----学习基础（面向对象）
qq_43645678的博客
02-22 823
JavaScript 设计模式1. 面向对象
面向对象js开发钟表
09-03
在这个“面向对象js开发钟表”的项目中，我们将深入探讨如何使用JavaScript实现一个自定义的钟表插件。 首先，我们需要理解钟表的基本组成部分：时针、分针和秒针。在面向对象的视角下，我们可以为每个部分创建单独...
JS面向对象学习资料
04-06
封装是面向对象的一个核心特性，通过将数据和操作数据的函数打包在对象内，实现数据保护。例如： ```javascript function Car(make, model) { this.make = make; this.model = model; this.getDetails = ...
Javascript oop设计模式 面向对象编程简单实例介绍
11-26
JavaScript中的面向对象编程（OOP）是一种强大的编程范式，它允许我们以更接近现实世界的方式来组织代码。在JavaScript中，我们通常通过构造函数、原型和封装等概念来实现OOP。 首先，让我们看下传统的JavaScript...
基于模型预测算法的含储能微网双层能量管理模型：储能优化与成本控制 MATLAB
08-23
基于模型预测算法（MPC）的含储能微网双层能量管理模型。该模型旨在解决微网环境中风电、光伏、储能设备及超级电容器的协同工作问题，特别关注储能设备的退化成本及其全寿命周期的成本优化。模型采用双层调度策略，上层EMS系统负责最小化总运行成本，下层EMS负责消除预测误差引起的波动，确保微网的稳定运行。通过MATLAB平台实现的仿真结果显示，该模型在最小化运行成本和提高运行效率方面表现出色。 适合人群：从事智能电网研究的技术人员、电力系统工程师、科研工作者及高校相关专业师生。 使用场景及目标：适用于需要优化微网能量管理的研究项目和技术应用，目标是提升微网系统的运行效率和经济性，同时降低运营成本。 其他说明：文中提供了详细的模型构建方法和仿真代码，有助于读者深入了解并应用于实际项目中。
电力系统中电压型虚拟同步发电机(VSG)仿真模型的一次调频、虚拟阻抗及无功电压补偿技术实现
08-23
电压型虚拟同步发电机（VSG）的Simulink仿真模型构建方法及其三大核心技术：一次调频、虚拟阻抗和无功电压补偿。首先阐述了一次调频的实现方式，通过MATLAB函数模拟传统发电机的惯量特性，调整虚拟惯量和阻尼系数来应对电网波动。接着解释了虚拟阻抗的作用，即在控制器内部通过数学运算实现类似实际电阻的效果，从而优化系统的动态性能。最后探讨了无功电压补偿机制，强调了PI参数整定以及前馈补偿对提高系统稳定性的重要性。文中还提供了具体的实验数据和应用场景，如突加负载时频率变化情况和容性负载切入时电压波动情况。 适合人群：从事电力系统研究的专业人士、微电网控制策略的研究人员、对逆变器控制感兴趣的工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解VSG仿真建模的人群，旨在帮助他们掌握一次调频、虚拟阻抗和无功电压补偿的具体实现方法，以便更好地应用于实际项目中。 其他说明：作者将完整的模型参数发布到了GitHub上，供读者下载参考。同时提出了关于多台VSG并联系统中无功环抢功率的问题作为后续讨论方向。
量子遗传算法：智能优化算法的突破与高效应用 - 智能优化
08-23
内容概要：本文深入探讨了量子遗传算法（QGA）的基本原理及其在智能优化领域的应用。首先介绍了QGA的核心概念，如量子比特的概率幅、量子叠加态以及量子旋转门操作。接着详细解释了QGA相较于传统遗传算法的优势，包括更快的收敛速度、更广泛的搜索范围和更高的求解精度。文中还提供了具体的Python代码示例来展示量子染色体的编码、观测和旋转门操作的具体实现。此外，文章讨论了适应度函数的设计对算法性能的影响，并举例说明了QGA在解决复杂多峰优化问题（如旅行商问题）中的优势。最后指出，虽然QGA在某些情况下可能会增加计算开销，但在处理高维优化问题时表现出色。 适合人群：对智能优化算法感兴趣的科研人员、研究生以及从事相关领域工作的工程师。 使用场景及目标：适用于需要解决复杂多峰优化问题的研究和工程项目，特别是在高维数据处理方面有较高要求的应用场景。目标是提高优化问题的求解效率和准确性。 其他说明：尽管量子遗传算法在特定条件下能够显著提升优化效果，但它并非万能解决方案。对于简单单峰问题，传统的遗传算法可能是更好的选择。
yolov5 + csl-label.(Oriented Object Detection)（Rotation Detection）（Rotated BBox）基于yolov5的旋转目标检测
最新发布
08-23
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/4fa9747dfbf4 (最新版、最全版本)yolov5 + csl_label.(Oriented Object Detection)（Rotation Detection）（Rotated BBox）基于yolov5的旋转目标检测
数据结构与算法相关实现项目
08-23
主要是一些设计到数据结构与算法相关知识的问题解决
灰狼优化算法(GWO)与多种优化算法优化BP神经网络回归预测的代码对比——包括R2、MAE、MSE等评价指标
08-23
内容概要：本文详细探讨了利用灰狼优化算法（GWO）对BP神经网络进行优化的方法，并将其应用于回归预测任务。文中不仅介绍了GWO的基本原理和具体实现步骤，还展示了如何将优化后的参数应用到BP神经网络中，从而显著提高预测精度。此外，作者还对比了GWO-BP与其他几种常见优化算法（如SSA、GEO、WOA、SMA）的表现，通过多个评价指标（R2、MAE、MSE、RMSE、MAPE）进行了全面评估。结果显示，尽管GWO-BP的训练时间有所增加，但在预测精度方面表现出色。同时，代码设计采用了面向对象的方式，使得更换不同的优化算法变得非常简单。 适合人群：对机器学习尤其是神经网络优化感兴趣的科研工作者和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要提高BP神经网络预测精度的研究项目，特别是在非实时更新的应用场景下。目标是帮助研究人员理解和掌握如何使用GWO来优化BP神经网络，以及如何灵活地替换其他优化算法。 其他说明：代码质量高，易于扩展和修改，提供了详细的注释和实例，便于学习和实际应用。
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