JS 基本数据类型和引用数据类型

本文深入解析JavaScript中的基本数据类型与引用数据类型的区别,包括它们的存储方式、如何在堆内存和栈内存中工作,以及变量赋值时的行为差异。通过具体示例,帮助读者理解JS内存管理机制。

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基本数据类型有number、string、boolean、undefined、null,值是不可变的,存放在栈内存当中,es6又引入了BigInt(大整数)和Symbol

引用数据类型有object、function、array,值是可变的,存放在堆内存,通过栈内存的指针指向

堆内存和栈内存就像一个个的小房子,每个房子都有自己的编号,存取东西的时候直接按照编号来

基本数据类型

1、当创建两个变量时,栈内存中就会保存这两个值

//基本数据类型的引用赋值不会改变原始值
var a = 1;
var b = a;
console.log(a,b)//1,1

2、当改变a的值的时候,b的值并不会受影响,因为改变的只是a房间的值。实际上并不是改变了a的值,而是重新给a分配了一个房间,原来的值仍然在,只是没有联系了,原来存放a值的房间号码还原,但值还在。

//基本数据类型的引用赋值不会改变原始值
var a = 1;
var b = a;
console.log(a,b)//1,1
a=2;
console.log(a,b)//2,1

引用数据类型

1、当创建两个数组时,因为是引用数据类型,堆内存中就会保存这两个值,并且arr和arr1都指向同一个堆内存的地址

//引用数据类型的值是可变的
var arr = [1,2];
var arr1 = arr;
console.log(a,b)//[1,2],[1,2]

2、当push一个值进arr里面时,arr和arr1的值都会发生改变,都会增加一个3,因为它们指向的是同一个地址

//引用数据类型的值是可变的
var arr = [1,2];
var arr1 = arr;
console.log(a,b)//[1,2],[1,2]
arr.push(3);
console.log(arr ,arr1 )//[1,2,3],[1,2,3]

3、当重新给arr赋值时,arr的引用地址会发生改变,arr1不会(js执行顺序的问题,在此之前arr1已经指向了堆内存1001)

//引用数据类型的值是可变的
var arr = [1,2];
var arr1 = arr;
console.log(a,b)//[1,2],[1,2]
arr = [1,2,3];
console.log(arr ,arr1 )//[1,2,3],[1,2]

    第二步是操作数组arr,那么堆内存里面的值会发生改变,第三步是重新给arr赋值,它指向堆内存的地址发生了变化

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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