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JavaScript进阶【一】JavaScript模块化开发的基础知识

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。更多学习资料请访问我爱科技论坛:www.52tech.tech https://blog.csdn.net/m0_37981569/article/details/79249047 //模块化的最初写法 //1.最初写法 //下面的m1和m2就组成了一个模块 //缺点:"污染"了全局变量,无法保证不与其他模块发生变量名冲突,而且模块成员之间看不出直接关系。 function m1() { //--- } function m2() { //--- } //2.对象的写法 //可以把模块写成一个对象,所有的模块成员都放到这个对象里面。 var module = new Object({ _count: 0, m1 : function () { //--- alert("函数1!"); }, m2 : function () { //--- alert("函数2!"); } }); //对象方法模块的使用(开始调用模块里面的成员) //module.m1(); //module.m2(); //缺点:这样的写法会暴露所有模块成员,内部状...

深度学习高手该怎样炼成?这位拿下阿里天池大赛冠军的中科院博士为你规划了一份专业成长路径

深度学习本质上是深层的人工神经网络,它不是一项孤立的技术,而是数学、统计机器学习、计算机科学和人工神经网络等多个领域的综合。深度学习的理解,离不开本科数学中最为基础的数学分析(高等数学)、线性代数、概率论和凸优化;深度学习技术的掌握,更离不开以编程为核心的动手实践。没有扎实的数学和计算机基础做支撑,深度学习的技术突破只能是空中楼阁。 所以,想在深度学习技术上有所成就的初学者,就有必要了解这些基础知识之于深度学习的意义。除此之外,我们的专业路径还会从结构与优化的理论维度来介绍深度学习的上手,并基于深度学习框架的实践浅析一下进阶路径。 最后,本文还将分享深度学习的实践经验和获取深度学习前沿信息的经验。 数学基础 如果你能够顺畅地读懂深度学习论文中的数学公式,可以独立地推导新方法,则表明你已经具备了必要的数学基础。 掌握数学分析、线性代数、概率论和凸优化四门数学课程包含的数学知识,熟知机器学习的基本理论和方法,是入门深度学习技术的前提。因为无论是理解深度网络中各个层的运算和梯度推导,还是进行问题的形式化或是推导损失函数,都离不开扎实的数学与机器学习基础。 数学分析:在工科专业所开设的高等数学...

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