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我的天 那到底是为什么function是object我看und ...
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试了,没用,你们从不去测试。
介绍一下x-webkit-speech -------实现语音输入
这些还是以前笔记上无意中翻看时候看到的,拿出来大家学习一下,不过应该很久了的笔记了,知识嘛不在新旧。
1.true == 1
2.false == 0
3.new String("abc") == "abc"
4.new String("abc") === "abc"
简单地讲述一下吧:
1.
console.log(true == 1); //true
console.log(true == 2); //false console.log(false == 0); //true console.log(false == 1); //false //这个如果你以前看过w3c的文档的话,应该见过这个 //贴上http://www.w3school.com.cn/js/pro_js_operators_equality.asp //== 会进行类型转换,所以如果一个运算数是Boolean值的话,会把它转换,false转换成0,true转换成1
//补充以下常见或者常被人说道的几个 console.log(null == undefined); //true console.log(5 == NaN); //false console.log(NaN == NaN); //false //注意null和undefined不能被转换成其他值 //补充我以前写的关于这两个的文章 //http://zhangyaochun.iteye.com/blog/1184375
2.
//中心思想就是它不进行类型转换
console.log(new String("abc") == "abc"); //true console.log(new String("abc") === "abc"); //false //主要还想说明一下new String() //这里面可能就是我们创建String对象的时候的语法了 //String(s); 或者 new String(s); //它返回的是一个新创建的String 对象 console.log(typeof(new String("abc"))); //object console.log(typeof "abc"); //string
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内容概要:本文详细介绍了如何使用MATLAB构建和应用BP神经网络预测模型。首先,通过读取Excel数据并进行预处理,如归一化处理,确保数据的一致性和有效性。接着,配置网络结构,选择合适的训练算法(如SCG),设置训练参数(如最大迭代次数、目标误差等)。然后,进行模型训练,并通过可视化窗口实时监控训练过程。训练完成后,利用测试集评估模型性能,计算均方误差(MSE)和相关系数(R²),并通过图表展示预测效果。最后,将训练好的模型保存以便后续调用,并提供了一个简单的预测函数,确保新数据能够正确地进行归一化和预测。 适合人群:具有一定MATLAB基础,从事数据分析、机器学习领域的研究人员和技术人员。 使用场景及目标:适用于需要对多维数据进行预测的任务,如电力负荷预测、金融数据分析等。主要目标是帮助用户快速搭建一个可用的BP神经网络预测系统,提高预测准确性。 其他说明:文中提供了完整的代码框架和详细的注释,便于理解和修改。同时,强调了数据预处理的重要性以及一些常见的注意事项,如数据量的要求、归一化的必要性等。
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