null是一个只有一个值的特殊类型。表示一个空对象引用。 用 typeof 检测 null 返回是object。...undefined 在 JavaScript 中, undefined 是一个没有设置值的变量。 typeof 一个没有值的变量会返回 undefined。...undefined 和 null 的区别 null 和 undefined 的值相等，但类型不等： 1、定义 （1）undefined：是所有没有赋值变量的默认值，自动赋值。...（2）null：主动释放一个变量引用的对象，表示一个变量不再指向任何对象地址。 2、何时使用null当使用完一个比较大的对象时，需要对其进行释放内存时，设置为 null。
机器学习现在越来越受欢迎，越来越多的世界人口认为它是一个神奇的水晶球：预测未来何时以及将会发生什么。该实验使用人工神经网络揭示股市趋势，并展示时间序列预测根据过去的历史数据预测未来股票价格的能力。...训练神经网络 现在训练数据准备好了，是时候为时间序列预测创建一个模型，为实现这个目的，将使用TensorFlow.js框架。...TensorFlow.js是一个用JavaScript开发和训练机器学习模型的库，可以在Web浏览器中部署这些机器学习功能。 选择顺序模型，其简单地连接每个层并在训练过程中将数据从输入传递到输出。...未来可能的工作是使用来自各种来源的更多数据来实现这一点。 使用TensorFlow.js，可以在Web浏览器上进行机器学习，这实际上非常酷。...在Github上探索演示，这个实验是100％教育，绝不是交易预测工具： 股票预测（TensorFlow.js） https://lonedune.github.io/tfjs-stocks/demo/
今天要处理的问题对于一个只学了线性回归的机器学习初学者来说还是比较棘手——通过已知的几组数据预测一组数据。...思路整理 磨刀时间 tensorflow关于回归的文档教程 udacity的Titanic实例 砍柴时间 python读取excel表格的数据 尝试一维输入预测输出 尝试五维输入预测输出 开始磨刀 读TensorFlow...磨刀获得的备选方案 tf.contrib.learn tf.contrib.learn是TensorFlow的高级API，定义了很多常用模型，可以简化编码。...将要预测的列作为输出，并从数据表中删除 1# 将要预测的列赋值给输出 2train_data_outcomes = train_data['your outcome key'] 3# 从输入DataFrame...如何做预测 我找到一个预测的方法 1print(estimator.predict(x= train_data_input)) 2print(type(estimator.predict(x= train_data_input
考核内容: es6 数组map() 方法 题发散度: ★★★ 试题难度: ★★★ 解题思路: 1. map方法概述 map() 方法返回一个由原数组中的每个元素调用一个指定方法后的返回值组成的新数组。...例子 在字符串中使用map 在一个 String 上使用 map 方法获取字符串中每个字符所对应的 ASCII 码组成的数组： var map = Array.prototype.map var a..., 87, 111, 114, 108, 100] 易犯错误 通常情况下，map 方法中的 callback 函数只需要接受一个参数（很多时候，自定义的函数形参只有一个），就是正在被遍历的数组元素本身...这个思维惯性可能会让我们犯一个很容易犯的错误。 如上题所示效果为 ? 你可能会觉得会输出[1,2,3],实际结果却是上图所示。 参考解析: 通常使用parseInt时,只需要传递一个参数....第三个参数parseInt会忽视, 但第二个参数不会,也就是说,parseInt把传过来的索引值当成进制数来使用.从而返回了NaN. 正常返回数据的方法 ?
今天要处理的问题对于一个只学了线性回归的机器学习初学者来说还是比较棘手——通过已知的几组数据预测一组数据。...思路整理 磨刀时间 tensorflow关于回归的文档教程 udacity的Titanic实例 砍柴时间 python读取excel表格的数据 尝试一维输入预测输出 尝试五维输入预测输出 开始磨刀 读TensorFlow...磨刀获得的备选方案 tf.contrib.learn tf.contrib.learn是TensorFlow的高级API，定义了很多常用模型，可以简化编码。...- 将要预测的列作为输出，并从数据表中删除 # 将要预测的列赋值给输出 train_data_outcomes = train_data['your outcome key'] # 从输入DataFrame...train_data_outcomes的类型是 训练预测和评估 使用tf.contrib.learn.LinearRegressor尝试一维输入预测输出 一维输入是指x=[1，2，3，4，5，……]，即只取
注意题目中的条件是 "name is"+(name == 'abcd') //"name istrue" 结果是一个非空字符串，所以是 TRUE；会输出 张三 参考代码: 答案： C.
ES5实现 JavaScript 1.6 / ECMAScript 5 你可以使用原生的方法filter来实现数组去重。...onlyUnique将会检查回调的值是否第一次出现，如果不是，将不会生成到数组中。 此方法不需要任何额外的库，例如jQuery或prototype.js。 该方法也适用于混合类型数组。...对于不支持filter或indexOf方法的旧浏览器，我们可以考虑放弃。 开玩笑，大家可以参考一下MDN文档，找到关于filter和indexOf兼容解决方案。...ES6 ES6可以使用Set来实现数组的去重，相比于ES5代码将会变得更加简单。
考核内容: js 比较运算符 的使用 题发散度: ★★★ 试题难度: ★★ 解题思路: 在数字中 非 false 代表 0 ，其它代表1,也就是true. 在js中！表示的效果为非， 两个！！
考核内容:js数据运算 题发散度: ★★★ 试题难度: ★★ 解题思路: 可以参考以下代码： 答案： A. 14
function arrayIntersection ( a, b ) { var ai=0, bi=0; var result = new A...
Again，这个问题对于使用mvvm框架，例如vue，weex和angular 是任何难度的因为他们的dom都是直接用js生成控制的，在生成之初就直接处理好久好了。...但是对于普通的js来说，这就很麻烦了。...不过很好，JQuery已经帮我们集成了一个方法.each() 例如你想要遍历class为rffanlab的 那么你可以这么做 $(".rffanlab").each(function(){ // do...something here // $(this) 代表当时被遍历循环的元素 }) 虽然jquery是上一个时代的产物，但是不可否认他也给我们做出来非常多的贡献，让我们操作dom时不至于捉襟见肘，时常需要自己去实现
javascript 实例对象取值函数（getter）和存值函数（setter） 题发散度: ★★★ 试题难度: ★★ 解题思路: 实例对象取值函数（getter）和存值函数（setter） 与 ES5 一样，在“类”的内部可以使用...get和set关键字，对某个属性设置存值函数和取值函数，拦截该属性的存取行为。...但是代码中： return this.data 这个data 明显不是 construct 中的data 而是 函数data； 这样是一个递归使用的死循环；一直无法出栈； 会报错 以上代码可以改为这样
，在一些特殊任务上，一些变式要优于标准的LSTM 利用LSTM进行时间序列预测 一般在时间序列预测上，常用的方法主要有ARIMA之类的统计分析，机器学习中经典的回归分析等 统计分析中（如ARIMA），将时间序列分为三个部分...tensorflow中已经为我们准备好了LSTM层的接口，根据需要配置即可。...这里列举几个重要的注意点： 首先要理解什么是序列和序列化数据，比如如果我要预测24小时的天气，那将会有很多种方案，每种方案的序列化都不一样，若模型输出就是24小时的序列，那么输入序列可以是 t-1之前任意长度的序列...，输出序列是t > t+23；也可以输入序列为t-24之前的序列来预测t时候的值，进行24次预测；也可以用t-1之前的序列要预测t时，每次预测结果再代入输入中预测t时刻之后的值。...层的输入和输出维度（这两个维度相同）,也即为LSTMCell中的num_units参数; # LEARNING_RATE：tensorflow中optimizer的学习率； # EPOCH：迭代次数或训练次数
考核内容:js数据类型的使用 题发散度: ★★★ 试题难度: ★★★ 解题思路: 定义和用法 NaN 即非数值（Not a Number），NaN 属性用于引用特殊的非数字值，该属性指定的并不是不合法的数字...NaN 属性 与 Number.Nan 属性相同。 提示：请使用 isNaN() 来判断一个值是否是数字。原因是 NaN 与所有值都不相等，包括它自己。
考核内容: js 删除对象属性的应用 题发散度: ★★★ 试题难度: ★★★ 解题思路: 删除对象属性 我们可以使用 delete 关键字来删除 JSON 对象的属性： delete 操作符用于删除对象的某个属性...；如果没有指向这个属性的引用，那它最终会被释放。...返回值 对于所有情况都是true，除非属性是一个自己不可配置的属性，在这种情况下，非严格模式返回 false。 所以返回的是 布尔型数据 参考代码: ? 答案： A. boolean
考核内容:javascript 表达式运算操作 题发散度: ★★★ 试题难度: ★ 解题思路: 看到这个题目，其实就是一个简单的数学运算可以变成这样解析 1 - ( + - + + - 1) 对于小括号内的...+ 号 都可以忽略，- 号的个数是偶数 则括号内为正 1； 为奇数时则括号内为 -1 所以 得0 参考代码: 答案： A. 0
考核内容: javascript 选择函数的使用 题发散度: ★★★ 试题难度: ★ 解题思路: JavaScript Switch 语句 请使用 switch 语句来选择多个需被执行的代码块之一。...代码块 break; case n: 代码块 break; default: 默认代码块 } Switching 的细节...如果多种 n 匹配一个 n 值，则选择第一个 n值； 如果未找到匹配的 n label。...如果未找到默认 label，程序将继续 switch 后的语句。 严格的比较 Switch case 使用严格比较（===）。 值必须与要匹配的类型相同。...所以 n 是一个具体的值，才可以被严格比较 题目中没有一个n能匹配，会执行DEFAULT 什么也不会输出 参考代码: 答案： D. 什么都不会输出
本文是一个通过模拟预测股票，教会大家如何动手操作TensorFlow的教程，结果不具有权威性。因为股票价格的实际预测是一项非常复杂的任务，尤其是像本文这种按分钟的预测。...后者涉及时间序列的周期性分解的重复样本，以便模拟遵循与原始时间序列相同的周期性模式样本，但这并不是完全的复制他们的值。 数据缩放 大多数神经网络架构能受益于标准化或归一化输入（有时也是输出）。...否则，在预测时使用未来的信息，通常偏向于正向预测指标。 TensorFlow简介 TensorFlow是一个深度学习和神经网络中处于领先地位的计算框架。...前馈网络架构 损失函数 网络的损失函数用于度量生成的网络预测与实际观察到的训练目标之间的偏差。回归问题，常用均方误差（MSE）函数。MSE计算预测和目标之间的平均方差。...此时的占位符，X和Y发挥作用。他们存储输入和目标数据，并将其作为输入和目标在网络中显示。 采样数据X批量流经网络，到达输出层。在那里，TensorFlow将模型预测与当前批量的实际观测目标Y进行比较。
考核内容:javascript 多进制与十进制的转化....题发散度: ★★★ 试题难度: ★★ 解题思路: 看到 010 就应该想到这是一个八进制的数据； 因为 ： 以0开头的代表是八进制的数 所以 ： 010=0*8^0+1*8^1=8 此外，以0x开头的是十六进制的数...规定表示数字的基数，是 2 ~ 36 之间的整数。若省略该参数，则使用基数 10。但是要注意，如果该参数是 10 以外的其他值，则 ECMAScript 标准允许实现返回任意值。
tensorflow.js是一个机器学习的框架： Develop ML with JavaScript, Use flexible and intuitive APIs to build and train...scratch using the low-level JavaScript linear algebra library or the high-level layers API https://js.tensorflow.org.../ 我们结合tensorflow.js与百度echarts做一个最小二乘法的经典案例，线性回归例子： ...return loss(pred, ys);//计算预测值与训练数据间的方差 }); await tf.nextFrame();// } } //机器学习 async
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