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JavaScript学习笔记+常用js用法、范例(一)

Java Script 基础 一、 JS的简介 JavaScript是一种网页编程技术,经常用于创建动态交互网页 JavaScript是一种基于对象和事件驱动的解释性脚本语言,类似C语言和Java的语法 JS脚本文件中不需要脚本开始和结束声明,直接写 function 1. 在HTML中大小写是不敏感的,但标准的JavaScript是区分大小写的 2. 分号表示语句结束。 * setInterval(vCode,iMilliSeconds,sLanguage); 每经过指定毫秒值后执行一段代码。 * setTimeout(vCode,iMilliSeconds,sLanguage); 经过指定毫秒值后执行一段代码。 ;exp 代码块名,time 周期(毫秒),返回启动的定时器 clearInterval(tID1) 停止周期性的定时器 tID2=setTimeout(exp,time) 一次性触发执行代码exp;返回已经启动的定时器

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    (ExcelVBA编程入门范例)

    现在,我计划利用点滴的业余时间,将基本的ExcelVBA操作用简短的实例进行演示,编辑成《ExcelVBA编程入门范例》,以此对ExcelVBA基础知识进行一次归纳和整理,从而理清学习ExcelVBA的线条 ---- 主要内容和特点 《ExcelVBA编程入门范例》主要是以一些基础而简短的VBA实例来对ExcelVBA中的常用对象及其属性和方法进行讲解,包括应用程序对象、窗口、工作簿、工作表、单元格和单元格区域 在获取相应的代码模块窗口后,就可以输入VBA代码了。 在VBE编辑器的代码模块中输入VBA代码,通常有以下几种方法: ■ 手工键盘输入; ■ 使用宏录制器,即选择菜单“工具——宏——录制新宏”命令,将所进行的操作自动录制成宏代码; ■ 复制/粘贴代码 (“对象浏览器”是一个很好的帮助工具,值得好好研究) 图00-10:对象浏览器窗口 ---- 参考资料 《ExcelVBA编程入门范例》参考或引用了以下书籍和资料: (1)Excel

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    js代码规范

    前言 在js代码开发中,我简单的总结出了以下规则,后面会陆续补充并且对规范进行分类。 js代码建议保存到后缀名.js的文件中 js代码不建议放在html中,原因有:不能被缓存,会增大网页文件的大小,可维护性不高,会影响页面的加载。 js吧任何表达式都当一条简单语句,会导致一些隐性的错误。如果自己没加分号,那么js解释器会自动添加分号,按照自己能读懂的断句。 9.2 复合语句 也称为语句块,被包在大括号内部。 比如对象 var obj={} ;var arr=[] eval eval是最容易混乱使用的js函数,他可以执行内部入参的js函数或者表达式,可以直接解析变量。不建议使用 。 尽量使用语法严格模式 消除代码之中的不友好;代码运行更快 ;保证运行的安全 ;为新版本的js做好铺垫。 22.

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    调试JS代码

    记录下近期对JS代码的调试过程 性能分析 启动程序之后,打开google浏览器对应页面,按F12或者Ctrl+Shift+I进入 开发者工具页面 目前主要使用的功能有: Performance. 性能评估,比如我想看下页面刷新的性能瓶颈所在,先点击 按钮,然后进行页面操作,当页面刷新完成,再点击 按钮,则会生成性能报告,可以看到资源消耗,JS代码的执行逻辑等 Sources. 性能报告页面的 部分,可以通过点击色块查看其所在的js代码文件,如 点击则会跳转到 功能栏,有了源文件就可以进行断点调试;这里注意部分js文件是压缩后的文件,建议手动修改程序替换成可读性更强的原始代码文件 查看程序的打印输出,比如我想知道某个函数的执行时间,可以在js代码中进行修改 当js代码执行之后,可以在console输出中看到foo的执行时间 Network. 代码使用for循环进行操作,也就是线性复杂度,计算耗时随数据量的增大而线性增大 通过debug观察发现颜色数组会有不少重复的数值,而同样的输入会导致相同的输出,然后对整个数据的1M个点进行统计分析,发现重复率相当高

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    深度学习:7种范例教程分享

    来源商业新知网,原标题:MIT高赞深度学习教程:一文看懂CNN、RNN等7种范例(TensorFlow教程) 我们不久前介绍了 MIT 的深度学习基础系列课程,由 MIT 学术研究员 Lex Fridman 作为讲座的一部分,Lex Fridman 撰文概述了 7 种架构范例的深度学习,每个范例都提供了 TensorFlow 教程的链接。 下面是一个总体的图示: 在下面的部分中,我将简要描述这 7 种架构范例,并提供每个范例的演示性TensorFlow 教程的链接。 使用 TensorFlow 生成文本的教程是我最喜欢的教程之一,因为它用很少的几行代码就完成了一些了不起的事情:在字符基础上生成合理的文本: 使用 TensorFlow 生产文本 使用 TensorFlow 教程 :我们的 DeepTraffic 环境提供了一个教程和代码示例,可以快速地在浏览器中探索、训练和评估深度 RL 智能体,我们将很快在 GitHub 上发布一个支持 GPU 训练的TensorFlow

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