JavaScript学习one

本文通过示例代码介绍了JavaScript中的核心概念,包括数值处理、日期操作、字符串操作等基本功能。文章展示了如何判断非数字值、比较浮点数精度问题、处理日期及时刻差值,以及字符串的各种常用操作。
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>类型,值,变量</title>
</head>
<body>
</body>
<script type="text/javascript">
"use strict";//开启严格模式
var x=NaN;
console.log(isFinite(x));
console.log(isNaN(x));
var y=.3-.2;
var b=.2-.1;
console.log(y==b);
b=0.3-0.2;
y=0.2-0.1;
console.log(b==y);

console.log("日期");
var then=new Date(2017,3,30);
var later=new Date(2017,3,30,7,59);
var now=Date();
var elapsed=now -then;
console.log(then);
console.log(later);
console.log(now);
console.log(elapsed);
console.log(later.getDay());
console.log(later.getHours());
console.log("meislove\u000Aloveyou")
var str="meislove1lsfjld3lsfsk";
str.charAt(0);
str.substring(1,3);
str.slice(-3);//获得最后三个字符串
str.split('1');
str.indexOf("l");//首次出现的位置
str.lastIndexOf("l");//最后出现的位置
str.indexOf("l",2);//在位置2之后出现的字符l的位置
str.toUpperCase();//全部转换成大写
str.replace("h","H");//全文字符替换
var s="test";
s.len=4;
console.log("lovemeyyouhous:"+s.len +"and"+ s.length);

</script>
</html>
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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