当bar值为零时,该函数不起作用的原因可能是因为函数中存在条件判断或逻辑运算,当bar的值为零时,条件判断或逻辑运算的结果为假,导致函数不执行相应的操作。
具体原因可能有以下几种情况:
总之,当bar值为零时,该函数不起作用的原因是函数中的条件判断、循环控制或逻辑运算的结果不满足执行函数的条件。
这两种方式是根据UIViewControllerBasedStatusBarAppearance也就是View controller-based status bar appearance的值的不同有相应的设置
函数定义和调用 定义函数,在JavaScript中,定义函数的方式如下: function abs(x){ if(x >=0){ return x; }else{ return -x; } } 上述abs() 函数的定义如下: function 指出这是一个函数定义; abs 是函数的名称; (x)
let命令 基本用法 ES6新增了let命令,用来声明变量。它的用法类似于var,但是所声明的变量,只在let命令所在的代码块内有效。 { let a = 10; var b = 1; } a // ReferenceError: a is not defined. b // 1 上面代码在代码块之中,分别用let和var声明了两个变量。然后在代码块之外调用这两个变量,结果let声明的变量报错,var声明的变量返回了正确的值。这表明,let声明的变量只在它所在的代码块有效。 for循环的计数器,就
当然,上面的代码会让浏览器弹出“1”。那么这中间究竟发生了什么?虽然这看起来似乎让人感到陌生,危险,困惑,但是这就是JavaScript语言的强大并富有表现力的特征。我不知道对这个特殊的行为是否有标准的名称,但是我喜欢用“hoisting”来标识它。这边文章将会尝试揭示为什么会这样,但是我们先要绕个路,来了解下JavaScript的作用域(scoping)。
在ES6以前,变量的声明都是使用var关键字,且会进行变量声明提升。另外,我们曾经讲过,JS中是没有块级作用域的,这一点也带来了很多的不便。ES6 新增了let和var两个关键字,用来声明变量。下面我们就来看看他们的用法。
前篇说了this绑定的例外情况,比如当以为是应用的其他绑定规则时,其实应用的可能是默认绑定。
本文是廖雪峰的Python教程的笔记,主要是摘抄一些重点,以及自己想到的一些重点。所以我把他划分到转载里。
由于无符号右移运算的结果是一个 32 位的正数,所以负数的无符号右移运算得到的总是一个非常大的数字。例如,如果把 -64 右移 5 位,将得到 134217726。如何得到这种结果的呢?
上一节我们讨论了执行上下文,那么在上下文中到底有什么内容,为什么它会和作用域链扯上关系,JS 解释器又是怎么找到我们声明的函数和变量,看完这一节,相信大家就不会再迷惑了。
全局函数 Global functions :无需特定类型范围就可以从任何地方访问的函数是一个古老的概念,在 C 和 Objective-C 等语言中很流行,但是在 Swift 中不建议使用,因为我们希望对它们进行很好的类型化和范围划分("swifty")。
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# -*- coding: UTF-8 -*- 或 #coding=utf-8
任何情况下,this 都不会默认指向函数自己,除非使用 bind 绑定的方式修改 this 为函数自己。
js中的词法作用域是静态的,需要关注的往往是函数的声明位置而不是调用位置—–例如闭包引用自由变量时,应该注意闭包函数的声明位置;而this却在某种程度上类似于动态作用域,this到底绑定的是谁,要看函数的调用位置(或者说调用方法),只有在函数调用的时候this的指向才能被确定。
for循环 设置循环变量的那部分是一个父作用域,而循环体内部是一个单独的子作用域。
这两个函数经常一起使用,所以放到一起讲: 1 AdjustWindowRect 函数功能:该函数依据所需客户矩形的大小,计算需要的窗口矩形的大小。计算出的窗口矩形随后可以传递给CreateWindow函数,用于创建一个客户区所需大小的窗口。 函数原型:BOOL AdjustWindowRect(LPRECT lpRect ,DWORD dwStyle,BOOL bMENU); 参数: lpRect:指向RECT结构的指针,该结构包含所需客户区域的左上角和右下角的
JS 普通对象 {key: 'value'} 用于存放结构化数据。但有一件事我觉得很烦:对象键必须是字符串(或很少使用的 symbol)。
本文作者:IMWeb 张颖 原文出处:IMWeb社区 未经同意,禁止转载 前言 个人感觉ECMAScript 6总体上来说:添加了块级作用域,增加了一些语法糖,增强了字符串的处理,引入Gen
神经网络的通用函数一、神经网络仿真函数 [Y,Pf,Af,E,Perf]=sim(net,P,Pi,Ai,T) 其中,参数Y为网络的输出;Pf表示最终的输入延时状态;Af表示最终的层延时状态;E为实际输出与目标向量之间的误差;perf为网络的性能值;net为要测试要的网络对象;P为网络的输入向量矩阵;Pi为初始的输入状态延时状态(可省略);Ai为初始的层延时状态(可省略);T为目标向量(可省略)。 二、神经网络训练函数 📷 1.train函数 [net,tr,Y,E,Pf,Af] = train(net,P
神经网络的通用函数 一、神经网络仿真函数 [Y,Pf,Af,E,Perf]=sim(net,P,Pi,Ai,T) 其中,参数Y为网络的输出;Pf表示最终的输入延时状态;Af表示最终的层延时状态;E为实
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