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    详解JavaScript中的变量提升函数提升

    不幸的是两种猜测都是不对的。输出来的会是 undefined。 为什么会出现这种情况?什么是变量/函数提升 包括变量和函数在内的所有声明都会在任何代码被执行前首先被处理,这种现象称为提升。...但只有声明本身会被提升,而赋值或其他运行逻辑会留在原地 javascript并不是严格的自上而下执行的语言 变量声明提升: 1....值:undefined 3.变量提升就是变量会被提升到作用域的最顶上去,也就是该变量不管是在作用域的哪个地方声明的,都会提升到作用域的最顶上去。...var a = 200, 所以 var a会被提升到fn的作用域顶端,第一输出则为undefined 下面这段代码,由于es6之前,js是没有块级作用域的,所以 if 中声明的a变量会被当成全局变量处理...a没有使用var定义,会造成zxx函数中没有变量声明,所以zxx里面访问的变量a,其实都是访问的全局变量a,a = 20 又相当于给全局变量a重新赋值20 函数声明提升 通过function声明的函数,

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    什么是Javascript中的提升

    JS 初学者可能会碰到“变量提升”、“函数声明提升”等术语。...通常来说,人们会把提升解释为声明被移动到了代码的顶端。虽然看起来这是正在发生的事情,但是清楚的理解到底是如何才是重要的。 显然,代码没有被移动到任何地方,并没有被神奇的移动到文件的顶端。...真正发生的事情是,在编译阶段,函数和变量的声明就被加入内存了。 在上面的例子中,正因为这个原因,才能在其代码出现的位置之前就访问或调用那个函数。...预想中的3没有打印出来,却成了 undefined。 为什么会这样?因为 JS 只会提升声明。而初始化赋值不会被提升。...事实上,以上代码等效于: var a; console.log(a); a = 3; // undefined 最佳实践: 因为提升的原因,公认的最佳实践是:总是在其作用域的顶端声明变量或函数。

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    Go 1.22中的路由提升

    我们进行这些更改是为了继续努力使Go成为构建生产系统的优秀语言。我们研究了许多第三方Web框架,提取了我们认为是最常用的功能,并将其集成到net/http中。...然后,通过在GitHub 讨论[2]和提案问题[3]中与社区合作,验证了我们的选择并改进了我们的设计。将这些功能添加到标准库意味着对许多项目来说,少了一个依赖项。...提升 新的路由功能几乎只影响传递给两个net/http.ServeMux方法Handle和HandleFunc的模式字符串,以及相应的顶级函数http.Handle和http.HandleFunc。...唯一的API更改是net/http.Request上的两个用于处理通配符匹配的新方法。 我们将通过一个虚构的博客服务器示例来说明这些更改,在该服务器中每篇帖子都有一个整数标识符。...对于这两者哪个更具优势并没有明显的答案,所以我们认为这些模式彼此冲突。注册这两者中的任何一个(无论顺序如何!)都会导致 panic。

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    JS的 if 中的函数声明提升

    可以看到, 给a赋值的5, 并没有赋值到全局变量a上 解决 先看看MDN里的说明 ? 从ES6开始 在严格模式下,块里的函数作用域为这个块。ES6之前不建议块级函数在严格模式下使用....在ES6非严格模式下, 块中函数声明会出现提升, 所以最好使用函数表达式来定义函数 ---- 走走流程看看到底发生了啥 我们可以先把, function a () {}注释掉, 可以看到报错了, Uncaught...ReferenceError: a is not defined, 所以if里的函数声明确实存在变量提升 ?...然后, 我们可以打点调试一下 在if 中的a=1语句之前, 我们可以看到函数声明已经提升了, 此时if作用域里a为函数 ? 而全局的a还是undefined ?...在运行到 function a () {} 后, 我们可以看到, 块级作用域的a的值会赋值给全局作用域的a ?

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    javascript中的变量提升的简单说明

    这就要从js中变量的提升和函数作用域来说起了。 首先我们定义了两个变量。都名为smh,其中一个位于全局作用域中,另一个位于函数作用域中。...大家会认为第一个输出会报错,因为变量的声明在输出在后,第二个输出会打印出“全局”,因为第二个变量声明也是声明于打印之后,这就要从js中的变量的提升说起了。...在js引擎在解释代码之前会进行编译,编译的时候,就会找到所有的变量声明,把所有的变量的声明(不赋值)提升到各自作用域的顶端。...上述代码一共有两个执行环境,以下是“Javascript高级程序设计”中对于作用域的解释 当代码在一个环境中执行时,会创建变量对象的一个作用域链( scope chain)。...搜索过程始终从作用域链的前端开始,然后逐级地向后回溯,直至找到标识符为止(如果找不到标识符,通常会导致错误发生) 因为函数有自己的执行环境,js的变量提升,把变量提升了这个函数的最顶端。

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    Java中可以提升性能的小细节

    0:1; 避免使用instanceof、避免把子类向父类转型掌握好多态即可 建议多使用局部变量 局部变量保存在栈中,占用的内存随着方法的执行完毕而被释放 多使用位运算代替算术运算 就是可读性差点 一维数组和二维数组的恩怨情仇...保存同样的数据使用一维数组和二维数组的区别是前者以时间换空间后者是以空间换时间 不要经常使用取反操作符 反例: if(!...使用集合的List subList(int fromIndex,int toIndex)方法可以返回一个超大List的一段连续性数据,此时对这个subList的所有操作比如clear()等操作都会影响到原...List 当一个方法的返回值是List的时候请返回一个size为0的list而不是null从而避免空指针异常 单个字符串连接时使用单引号代替双引号 反例: "abc"+"d"; 正例: "abc"+'d...使用System.arrayCopy进行复制数组 使用Buffer进行IO操作 释放资源的代码要放在finally代码块中 多用java.util.Obects工具类

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    MLlib中的随机森林和提升方法

    本帖是与来自于Origami Logic 的Manish Amd共同撰写的。 Apache Spark 1.2将随机森林和梯度提升树(GBT)引入到MLlib中。...在这篇文章中,我们将描述这些模型和它们在MLlib中的分布式实现。我们还展示了一些简单的例子,并提供了一些我们该如何开始学习的建议。...我们提供了两种集成方法:随机森林和梯度提升树(GBT)。这两种算法的主要区别在于集成模型中每个树部件的训练顺序。 随机森林使用数据的随机样本独立地训练每棵树。...在这里,我们使用均值来将结合不同的预测值(但具体的算法设计时,需要根据预测任务的特点来使用不同的技术)。 分布式集成学习 在MLlib中,随机森林和GBT(梯度提升树)通过实例(行)来对数据进行划分。...有关Java和Python中的示例,请参阅MLlib编程指南。

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    JavaScript 中的作用域和声明提升

    这里是一个 JavaScript 的小陷阱–JavaScript 变量提升(Hoisting)。...关于 ES5 中严格模式的内容可以参考 JavaScript 严格模式。 关于 JavaScript 中 this 的详细用法可以参考 JavaScript 中 的this。...JavaScript Hoisting 在 JavaScript 中,函数、变量的声明都会被提升(hoisting)到该函数或变量所在的 scope 的顶部。...所以上述例子中可以看到变量 b 在声明后,被提升到作用域顶部,和 a 一样,获得了 undefined 的值。 除了变量声明会提升,函数声明也会提升。...而变量的解析顺序(优先级),与变量进入作用域的 4 种方式的顺序一致,如果一个变量的名字与函数的名字相同,那么函数的名字会覆盖变量的名字,无论其在代码中的顺序如何,但是名字的初始化却是按其在代码中书写的顺序进行的

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    .NET 7 中 LINQ 的疯狂性能提升

    LINQ 是 Language INtegrated Query 单词的首字母缩写,翻译过来是语言集成查询。它为查询跨各种数据源和格式的数据提供了一致的模型,所以叫集成查询。...数据查询历来都表示为简单的字符串,没有编译时类型检查或 IntelliSense 支持。 此外,需要针对每种类型的数据源了解不同的查询语言:SQL 数据库、XML 文档、各种 Web 服务等。...借助 LINQ,查询成为了最高级的语言构造,就像类、方法和事件一样。 对于编写查询的开发者来说,LINQ 最明显的“语言集成”部分就是查询表达式。 查询表达式采用声明性查询语法编写而成。...使用查询语法,可以用最少的代码对数据源执行筛选、排序和分组操作。 可使用相同的基本查询表达式模式来查询和转换 SQL 数据库、ADO .NET 数据集、XML 文档和流以及 .NET 集合中的数据。...与 .NET 6 相比,.NET 7 中的某些 LINQ 方法具有一些惊人的性能改进。 看看下面的比率列,速度提升高达98%。

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    图解集成学习中的梯度提升思想

    机器学习(ML)中的一个关键步骤是选择适合数据的最佳算法,根据数据中的一些统计数据和可视化信息,机器学习工程师将选择最佳算法。假设数据如下图所示,现在将其应用于回归示例: ?...当应用于图7中的先前问题时,拟合数据的4个回归模型的集合在图9中已经表示出: ? 这就带了了另外的一个问题,如果有多个模型可以拟合数据,那么如何获得单个数据的预测?...在bagging中,每个模型将返回其结果,并对所有模型的输出结果进行综合,进而返回最终结果。...梯度提升|Gradient Boosting 以下是基于一个简单示例梯度提升的工作原理: 假设要构建一个回归模型,并且数据具有单个输出,其中第一个样本的输出为15,如下图所示。...梯度提升总结 总而言之,梯度提升始于弱模型预测,这种弱模型的目标是使其预测值与问题的理想输出一致。在模型训练之后,计算其残差。如果残差不等于零,则创建另一个弱模型以修复前一个的弱点。

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    如何提升BERT在下游任务中的性能

    上述方案验证了更有针对性的mask 重要的token,下游任务中能得到不错的提升。...[5]进行了实验,最后得出的结论是100k步左右,下游任务上提升是最高的,这也与我自己的实验基本吻合,训练过多就会过拟合,导致下游任务上提升小甚至降低。 ?...multi-task Bert在预训练时,使用了两个task:NSP 和 MLM,那在下游任务中,增加一个辅助的任务是否能带来提升呢?答案是否定的。...,即将12层的[CLS]拼接后,送人CNN,在Hate Speech Detection 中能带来8个点的提升!...更多细节可以查看之前的博文Knowledge Distillation之知识迁移[12] 知识注入 通过注入外部知识到bert中也能提升Bert的性能,常用的方式主要有两种: 在bert embedding

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    消除图像复原中的“misalignment”,性能大幅提升

    CNN训练与测试图像分辨率不一致引申出了FixResNet与FixEfficientNet;目标检测中Head在训练与测试过程中的不一致同样引申了不少优秀工作。那么图像复原领域有没有这类现象呢?...无需重新练或微调,所提方案可以大幅提升已有图像复原方案的性能。...可以看到: 对于图像去模糊,HINet、MPRNet与TLSC相结合时均可看到显著的性能提升,并取得了新的SOTA结果; 对于图像去雨,SPDNet与TLSC相结合时取得了0.2dB指标提升; 对于图像去雾...,FFANet与TSLC相结合时取得了0.42dB(户外数据)指标提升; 上述不同任务的性能提升表明:TLSC可以有效提升不同复原任务中带全局统计聚合操作模型的性能。...上表给出了语义分割任务中采用TLSC前后的性能对比,可以看到:**TLSC可以提升所有模型性能超1.11%!(BADWIDTH)%!*(MISSING),代价为少于2%的额外计算量。

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    8个建议提升YashanDB中的数据质量

    在现代数据库技术环境中,数据质量是保障业务系统稳定运行和分析决策准确性的关键因素。数据库系统面临性能瓶颈、数据一致性和完整性保障等多个挑战。...YashanDB作为一款支持多种部署形态(单机、分布式及共享集群)的高性能数据库,引入科学高效的数据管理策略对于提升整体数据质量至关重要。...通过集群自动故障切换和故障恢复机制,保证数据访问不中断和数据状态的一致性。该架构为关键应用提供高性能、高可用的并发数据处理能力,是提升数据质量的基础保障。8....在YashanDB中,实现用户身份认证(数据库认证和操作系统认证)、基于角色的访问控制(RBAC)、基于标签的强访问控制(LBAC)严格约束数据访问,防止非授权访问导致的数据泄露或篡改。...结合YashanDB的先进体系架构和强大功能,采用上述技术建议将有效提升数据库中数据的质量和可信度。

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