es6学习笔记

ECMAScript 6(以下简称ES6)是JavaScript语言的下一代标准。因为当前版本的ES6是在2015年发布的,所以又称ECMAScript 2015。

let ,const ,这两个的用途与var类似,都是用来声明变量的,但在实际运用中都有各自的特殊用途。

之前的es5           var 的作用是声明全局作用域和函数作用域,Babel是一个广泛使用的转码器,可以将ES6代码转为ES5代码,

从而在现有环境执行。这意味着,你可以现在就用 ES6 编写程序,而不用担心现有环境是否支持


*********关于let

这里的let 的作用是声明块级作用域,只有在let声明的代码内有效。

*********关于const

const用于声明的是常量,一旦声明的话,常量的值是不能改变的。

eg:

  const   dem="粒子";

  console.log(dem);

 const  dem="微分";

cosnole.log(dem);

这样就会报错,找不到声明的常量;

但是如果声明的是数组的形式,可以向里面push添加内容。


*********关于解构destructuring;

ES6允许按照一定模式,从数组和对象中提取值,对变量进行赋值,这被称为解构(destructuring)。

eg:

<script>
    function br(){
        return['面包','蛋糕','苹果'];
    }
    let [de,ds,fr]=br();
    console.log(de,ds,fr);
</script>

结果如下:

还可以使用解构对象语法,,object-destructuring

    function br(){
        return{de:'面包',ds:'蛋糕',fr:'苹果'};
    }
    let {de:dddd,ds:ffff,fr:vvv}=br();
//    其实是let先声明的变量,然后return返回的是指定的 常量
    console.log(dddd,ffff,vvv);

**********关于template string

     连接文本和变量

eg:

       let des="面包",
            drink="咖啡" ;
//    let br="今天的早餐是"+des+''+drink+"!";
//      这是原始的写法
    let br=`今天的早餐是 ${des}${drink}!`;
//    用反引号(``)来标识起始,用${}`来引用变量,这样就方便很多
    console.log(br);

//这是传统的写法,指定类型
function animal(type){
    type = type || 'cat';
    console.log(type) //这样输出来的是cat
}
animal()
//这是es6的语法:default很简单,意思就是默认值。
function animal(type='cat'){
    //这样虽然在webstorm有错误提示,但是仍然是可以执行的
    console.log(type)//输出来是cat
}
animal()

es6rest的语法
    function animals(...types){
    console.log(types);
}
     animals('cat','dog','fish')
//    这样的用法简洁了传统arguments的用法
输出的结果:







一、数据采集层:多源人脸数据获取 该层负责从不同设备 / 渠道采集人脸原始数据,为后续模型训练与识别提供基础样本,核心功能包括: 1. 多设备适配采集 实时摄像头采集: 调用计算机内置摄像头(或外接 USB 摄像头),通过OpenCV的VideoCapture接口实时捕获视频流,支持手动触发 “拍照”(按指定快捷键如Space)或自动定时采集(如每 2 秒采集 1 张),采集时自动框选人脸区域(通过Haar级联分类器初步定位),确保样本聚焦人脸。 支持采集参数配置:可设置采集分辨率(如 640&times;480、1280&times;720)、图像格式(JPG/PNG)、单用户采集数量(如默认采集 20 张,确保样本多样性),采集过程中实时显示 “已采集数量 / 目标数量”,避免样本不足。 本地图像 / 视频导入: 支持批量导入本地人脸图像文件(支持 JPG、PNG、BMP 格式),自动过滤非图像文件;导入视频文件(MP4、AVI 格式)时,可按 “固定帧间隔”(如每 10 帧提取 1 张图像)或 “手动选择帧” 提取人脸样本,适用于无实时摄像头场景。 数据集对接: 支持接入公开人脸数据集(如 LFW、ORL),通过预设脚本自动读取数据集目录结构(按 “用户 ID - 样本图像” 分类),快速构建训练样本库,无需手动采集,降低系统开发与测试成本。 2. 采集过程辅助功能 人脸有效性校验:采集时通过OpenCV的Haar级联分类器(或MTCNN轻量级模型)实时检测图像中是否包含人脸,若未检测到人脸(如遮挡、侧脸角度过大),则弹窗提示 “未识别到人脸,请调整姿态”,避免无效样本存入。 样本标签管理:采集时需为每个样本绑定 “用户标签”(如姓名、ID 号),支持手动输入标签或从 Excel 名单批量导入标签(按 “标签 - 采集数量” 对应),采集完成后自动按 “标签 - 序号” 命名文件(如 “张三
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