理解spread运算符与rest参数 spread运算符与rest参数 是ES6的新语法.它们的作用是什么?能做什么事情? 1. rest运算符用于获取函数调用时传入的参数. function testFunc(...args) { console.log(args); // ['aa', 'bb', 'cc'] console.log(args.length); } // 调用函数 testFunc('aa', 'bb', 'cc'); 2. spread运算符用于数组的构造,析构,以及在函数…

本文是我基于红宝书<Javascript高级程序设计>中的第四章,4.1.3传递参数小节P70,进一步理解javaSript中函数的参数,当传递的参数是对象时的传递方式. (结合资料的个人理解,有不正确的地方,希望大家指出,谢谢啦!) 参考的资料有: https://github.com/simongong/js-stackoverflow-highest-votes/blob/master/questions21-30/parameter-passed-by-value-or-referen…

java  重写你可以这么理解    因为   方法名和参数类型个数相同  所以这就是重写了    然后  因为是重写  所以  返回值必须相同…

https://jaminzhang.github.io/linux/understand-Linux-backlog-and-somaxconn-kernel-arguments/ 各参数的含义:https://www.alibabacloud.com/help/zh/faq-detail/41334.htm 理解 Linux backlog/somaxconn 内核参数 By 12月08日 2016 Linux LinuxTCPSocketbacklogsomaxconn 理解 Linux…

深入理解python中函数传递参数是值传递还是引用传递 目前网络上大部分博客的结论都是这样的: Python不允许程序员选择采用传值还是传 引用.Python参数传递采用的肯定是"传对象引用"的方式.实际上,这种方式相当于传值和传引用的一种综合.如果函数收到的是一个可变对象(比如字典 或者列表)的引用,就能修改对象的原始值--相当于通过"传引用"来传递对象.如果函数收到的是一个不可变对象(比如数字.字符或者元组)的引用,就不能 直接修改原始对象--相当于通过&quo…

在 JavaScript 中,new 运算符创建一个用户定义的对象类型的实例或具有构造函数的内置对象的实例.创建一个对象很简单,为什么我们还要多此一举使用 new 运算符呢?它到底有什么样的魔力? 认识 new 运算符 通过下面的例子理解 new 运算符: function Person (name) { this.name = name } Person.prototype.getName = function () { console.log(this.name) } var joe = n…

扩展运算符(Spread Operator)和剩余参数(Rest Parameter)的写法相同,都是在变量或字面量之前加三个点(...),并且只能用于包含Symbol.iterator属性的可迭代对象(iterable).虽然两者之间有诸多类似,但它们的功能和应用场景却完全不同.扩展运算符能把整体展开成个体,常用于函数调用.数组或字符串处理等:而剩余参数正好相反,把个体合并成整体,常用于函数声明.解构参数等.此处的整体可能是数组.字符串或类数组对象等,个体可能是字符.数组的元素或函数的参数等.…

默认参数:  Python是支持可变参数的,最简单的方法莫过于使用默认参数,例如: def getSum(x,y=5): print "x:", x print "y:", y print "x+y :", x + y getSum(1) # result: # x: 1 # y: 5 # x+y : 6 getSum(1,7) # result: # x: 1 # y: 7 # x+y : 8 可变参数: 另外一种达到可变参数 (Variabl…

在VS2015中定义了这样一个类: #include<iostream> #include<vector> #include<string> using namespace std; class Integer { public : ; Integer(int num) { this->num = num; } Integer() { Integer(); } bool operator< (const Integer& lh, const Inte…

1 TensorFlow中用到padding的地方 在TensorFlow中用到padding的地方主要有tf.nn.conv2d(),tf.nn.max_pool(),tf.nn.avg_pool()等,用法如下: tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None,name=None) #来进行(二维数据)卷积操作 tf.nn.max_pool_with_argmax(input, ksize, stride…