目录 执行上下文与执行上下文栈 变量提升与函数提升 变量提升 函数提升 变量提升与函数提升的优先级 变量提升的一道题目引出var关键字与let关键字各自的特性 执行上下文 全局执行上下文 函数(局部)执行上下文 详细介绍执行上下文的过程 创建阶段 执行上下文栈 执行上下文栈面试题及其解析 执行上下文与执行上下文栈 变量提升与函数提升 变量提升 通过var关键字申明的变量,能够在定义语句之前访问到,值为undefined console.log(a) // undefined var a = 'F…

目录 一. Netty是什么? 二. Netty 的使用场景 三. Netty通讯示例 1. Netty的maven依赖 2. 服务端代码 3. 客户端代码 四. Netty线程模型 五. Netty模块组件 1. [Bootstrap.ServerBootstrap]: 2. [Future.ChannelFuture]: 3. [Channel]: 4.[Selector]: 5. [NioEventLoop]: 6.[NioEventLoopGroup]: 7.[ChannelHandle…

一文弄懂CGAffineTransform和CTM 一些概念 坐标空间(系):视图(View)坐标空间与绘制(draw)坐标空间 CTM:全称current transformation matrix,看名称 "当前变换矩阵" 也就是矩阵. CGAffineTransform:是一个具体的矩阵数据值.CGAffineTransform是CTM的具体值. 关于矩阵变换 相同CGAffineTransform作用于不同的坐标空间,其结果不一样. 移动: 视图空间 中心为原点,向右为x递增,…

目录 一. <Scalable IO In Java> 是什么? 二. IO架构的演变历程 1. Classic Service Designs 经典服务模型 2. Event-driven Designs 事件驱动模型 3. Basic Reactor Design 最基本的响应设计 4. Worker Thread Pools:工作线程池模型 5. Using Multiple Reactors:多响应器模型 6. 文档后面讲解的buffer ByteBuffer channel Sele…

本文转载自:https://www.cnblogs.com/charlotte77/p/5629865.html 一文弄懂神经网络中的反向传播法——BackPropagation   最近在看深度学习的东西,一开始看的吴恩达的UFLDL教程,有中文版就直接看了,后来发现有些地方总是不是很明确,又去看英文版,然后又找了些资料看,才发现,中文版的译者在翻译的时候会对省略的公式推导过程进行补充,但是补充的又是错的,难怪觉得有问题.反向传播法其实是神经网络的基础了,但是很多人在学的时候总是会遇到一些问题…

js进阶 12-2 彻底弄懂JS的事件冒泡和事件捕获 一.总结 一句话总结:他们是描述事件触发时序问题的术语.事件捕获指的是从document到触发事件的那个节点,即自上而下的去触发事件.相反的,事件冒泡是自下而上的去触发事件.绑定事件方法的第三个参数,就是控制事件触发顺序是否为事件捕获.true,事件捕获:false,事件冒泡.默认false,即事件冒泡. 1.事件冒泡是什么? 先child,然后parent.事件的触发顺序自内向外,这就是事件冒泡. 2.事件捕获是什么? 先parent,然后…

目录 一文弄懂-BIO,NIO,AIO 1. BIO: 同步阻塞IO模型 2. NIO: 同步非阻塞IO模型(多路复用) 3.Epoll函数详解 4.Redis线程模型 5. AIO: 异步非阻塞IO模型 (NIO 2.0) 1. BIO: 同步阻塞IO模型…

一文搞懂 js 中的各种 for 循环的不同之处 See the Pen for...in vs for...of by xgqfrms (@xgqfrms) on CodePen. for "use strict"; /** * * @author xgqfrms * @license MIT * @copyright xgqfrms * @created 2020-07-01 * @modified * * @description for : var hoisting, brea…

由于搬去敌台了,好久没来博客园,今天无意中翻到有“误认子弟”的评论,这里特意做个说明. 本文中关于事件冒泡和事件捕获的描述和例子都是OK的,错就错在后面用jquery去展示了利用事件冒泡的例子有误,其实这部分就是“事件委托”,而当时的我并不知道,这一点在我很久之前的评论中纠正过. 归根结底,是当时的我对dom事件这个东西没有一个系统的认识.事件模型.事件流.event对象.事件代理/委托.甚至自定义事件,加起来才是dom事件的全貌,都理解了才能彻底弄懂.本想删除了事,但抱着尊重历史的态度(其实是…

在深度学习的图像识别领域中,我们经常使用卷积神经网络CNN来对图像进行特征提取,当我们使用TensorFlow搭建自己的CNN时,一般会使用TensorFlow中的卷积函数和池化函数来对图像进行卷积和池化操作,而这两种函数中都存在参数padding,该参数的设置很容易引起错误,所以在此总结下. 1.为什么要使用padding 在弄懂padding规则前得先了解拥有padding参数的函数,在TensorFlow中,主要使用tf.nn.conv2d()进行(二维数据)卷积操作,tf.nn.max_…