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    JS 和 Node.js 的“事件驱动”是什么意思

    请记住,事件驱动、发布-订阅和观察者模式在实践不是一回事,但在理想情况下,它们使用相同的方法:一个实体广播一条消息,其他实体侦听该消息。 发布-订阅模式和我一样老。...在 Node.js ,没有任何 HTML 元素,因此大多数事件都来自进程、与网络的交互、文件等。...Node.js 的每个事件发送器都有一个名为 on 的方法,该方法至少需要两个参数: 要侦听的事件的名称 监听器函数 让我们举一个实际的例子。...在此示例,server 是事件发送器,主题。另一方面,侦听器函数是观察者。 但是那些 on 方法从哪里来的呢?...在我们之前的例子,来自 net 模块的网络服务器就使用了 EventEmitter。 Node.js 的 EventEmitter 有两种基本方法:on 和 emit。

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    【说站】js引擎是什么意思

    js引擎是什么意思 概念 1、JS引擎主要对JS代码进行语法、语法等分析,通过编译器将代码编译成可行的机码,使计算机执行。...2、JS引擎通常包括以下部分 编译器:将源代码编译成抽象语法树,在一些引擎中将抽象语法树转换成字节代码。 解释器:解释器主要接收字节代码,说明执行字节代码,同时依赖垃圾回收机制。...就像JVM虚拟机一样,JS也有堆栈和堆栈概念。 栈。用于存储方法调用的场所和基础数据类型(如vara=1)也存储在堆栈,随着方法调用结束自动销毁(堆栈->方法调用后->堆栈)。 堆。...JS引擎分配给受众的内存空间是堆积的。比如varfoo={name:foo},这个foo所指向的对象是堆积的。 以上就是js引擎的意思,希望对大家有所帮助。...更多js学习指路:js教程 推荐操作环境:windows7系统、jquery3.2.1版本,DELL G3电脑。

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    c++fstream是什么意思_c++形式参数

    初学C++ fstream 最近出于学习需要, 接触了一些C++的程序, 对于文件的操作, 在C++的实现方法与C中有些不同, 现归纳如下: C++对文件的操作, 是围绕三种类型的文件流(ifstream...操作, 首先使流与文件相关联, 通过流(也就是类成员)来完成对文件的操作. 文件使用完毕, 一定要关闭, 从而切断流与文件的关联, 否则可能会损坏文件....在程序要打开一个输入文件流, 对文件进行读操作, 必须说明类型为ifstream对象; 要打开一个输 出文件流, 对文件进行写操作, 必须说明类型为ofstream的对象; 要建立一个输入输出的流,...trunc); open()函数的原型为: void open(const char * szName, int nMode, int nPort = filebuf::openport); 其中第一个参数...szName表示相关联的文件名, 第二个参数nMode表示文件的打开方式, 第三个参数 nPort是文件的保护方式, 用户不必理会.

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    c++fstream是什么意思_汽车配置参数图文详解

    以二进制输入方式打开文件c:/config.sys fstream file1; file1.open(“c://config.sys”,ios::binary|ios::in,0); 如果open函数只有文件名一个参数...2,使用get()读数据 get()函数比较灵活,有3种常用的重载形式: 一种就是和put()对应的形式:ifstream &get(char &ch);功能是从流读取一个字符,结果保存在引用ch,...如file2.get(x);表示从文件读取一个字符,并把读取的字符保存在x。...char *buf,int num,char delim=’/n’);这种形式把字符读入由 buf 指向的数组,直到读入了 num 个字符或遇到了由 delim 指定的字符,如果没使用 delim 这个参数...char is :n char is :n char is :y char is : ——————————————-结果输出结束 3,使用getline(fstream &fs,string & str)方法

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    batchnormalization是什么意思_batchnorm层参数个数

    近年来深度学习捷报连连、声名鹊起,随机梯度下架成了训练深度网络的主流方法。...你再也不用去理会过拟合drop out、L2正则项参数的选择问题,采用BN算法后,可以选择更小的L2正则约束参数了,因为BN具有提高网络泛化能力的特性; 再也不需要使用使用局部响应归一化层了(局部响应归一化是...Alexnet网络用到的方法,搞视觉的估计比较熟悉),因为BN本身就是一个归一化网络层; 可以把训练数据彻底打乱(防止每批训练的时候,某一个样本都经常被挑选到,文献说这个可以提高1%的精度,这句话我也是百思不得其解啊...不过文献归一化层,可不像我们想象的那么简单,它是一个可学习、有参数的网络层。既然说到数据预处理,下面就先来复习一下最强的预处理方法:白化。...在cnn我们可以把每个特征图看成是一个特征处理(一个神经元),因此在使用Batch Normalization,mini-batch size 的大小就是:mpq,于是对于每个特征图都只有一对可学习参数

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