javascript函数中的arguments参数_基础知识
中午的时候稍微研究了下javascript function中的arguments
其中观察了下arguments.length和arguments.callee
首先arguments当然只在function体内才有意义, arguments.length 返回的是传入function的实参个数,比如我这里没有传入什么,而是直接运行了一个匿名函数,那么第一个alert肯定是'0', 再来看arguments.callee返回的是调用的函数本身, 对于匿名函数,则可以通过arguments.callee得到自身的引用,这里arguments.callee.length返回的是function本预期要传入的参数个数,这样的话第二个alert就是'2', 如果这是个有名字的函数比如函数名为mytest,那么就可以直接mytest.length来得到应该传入的参数个数.
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Neue Funktion in PHP Version 5.4: So verwenden Sie aufrufbare Typhinweisparameter, um aufrufbare Funktionen oder Methoden zu akzeptieren
Jul 29, 2023 pm 09:19 PM
Neue Funktion der PHP5.4-Version: So verwenden Sie aufrufbare Typhinweisparameter, um aufrufbare Funktionen oder Methoden zu akzeptieren. Einführung: Die PHP5.4-Version führt eine sehr praktische neue Funktion ein: Sie können aufrufbare Typhinweisparameter verwenden, um aufrufbare Funktionen oder Methoden zu akzeptieren. Mit dieser neuen Funktion können Funktionen und Methoden entsprechende aufrufbare Argumente ohne zusätzliche Prüfungen und Konvertierungen direkt angeben. In diesem Artikel stellen wir die Verwendung von aufrufbaren Typhinweisen vor und stellen einige Codebeispiele bereit.
Was bedeuten Produktparameter?
Jul 05, 2023 am 11:13 AM
Produktparameter beziehen sich auf die Bedeutung von Produktattributen. Zu den Bekleidungsparametern gehören beispielsweise Marke, Material, Modell, Größe, Stil, Stoff, anwendbare Gruppe, Farbe usw.; zu den Lebensmittelparametern gehören Marke, Gewicht, Material, Gesundheitslizenznummer, anwendbare Gruppe, Farbe usw.; Dazu gehören Marke, Größe, Farbe, Herkunftsort, anwendbare Spannung, Signal, Schnittstelle und Leistung usw.
i9-12900H Parameterbewertungsliste
Feb 23, 2024 am 09:25 AM
Der i9-12900H ist ein 14-Kern-Prozessor und die Threads sind ebenfalls sehr hoch. Einige Parameter wurden verbessert und können den Benutzern ein hervorragendes Erlebnis bieten . Überprüfung der Parameterbewertung des i9-12900H: 1. Der i9-12900H ist ein 14-Kern-Prozessor, der die q1-Architektur und die 24576-KB-Prozesstechnologie übernimmt und auf 20 Threads aktualisiert wurde. 2. Die maximale CPU-Frequenz beträgt 1,80! 5,00 GHz, was hauptsächlich von der Arbeitslast abhängt. 3. Im Vergleich zum Preis ist es sehr gut geeignet. Das Preis-Leistungs-Verhältnis ist sehr gut und für einige Partner, die eine normale Nutzung benötigen, sehr gut geeignet. i9-12900H Parameterbewertung und Leistungsbenchmarks
PHP-Warnung: Lösung für in_array() erwartet Parameter
Jun 22, 2023 pm 11:52 PM
Während des Entwicklungsprozesses kann es vorkommen, dass wir auf die folgende Fehlermeldung stoßen: PHPWarning: in_array()expectsparameter. Diese Fehlermeldung wird bei Verwendung der Funktion in_array() angezeigt. Sie kann durch eine falsche Parameterübergabe der Funktion verursacht werden. Werfen wir einen Blick auf die Lösung dieser Fehlermeldung. Zunächst müssen Sie die Rolle der Funktion in_array() klären: Überprüfen Sie, ob ein Wert im Array vorhanden ist. Der Prototyp dieser Funktion ist: in_a
C++-Programm zum Ermitteln des Werts der Umkehrfunktion des hyperbolischen Sinus, wobei ein gegebener Wert als Argument verwendet wird
Sep 17, 2023 am 10:49 AM
Hyperbelfunktionen werden mithilfe von Hyperbeln anstelle von Kreisen definiert und entsprechen gewöhnlichen trigonometrischen Funktionen. Es gibt den Verhältnisparameter in der hyperbolischen Sinusfunktion aus dem angegebenen Winkel im Bogenmaß zurück. Aber machen Sie das Gegenteil, oder anders gesagt. Wenn wir einen Winkel aus einem hyperbolischen Sinus berechnen wollen, benötigen wir eine umgekehrte hyperbolische trigonometrische Operation wie die hyperbolische Umkehrsinusoperation. In diesem Kurs wird gezeigt, wie Sie die hyperbolische Umkehrsinusfunktion (asinh) in C++ verwenden, um Winkel mithilfe des hyperbolischen Sinuswerts im Bogenmaß zu berechnen. Die hyperbolische Arkussinusoperation folgt der folgenden Formel -$$\mathrm{sinh^{-1}x\:=\:In(x\:+\:\sqrt{x^2\:+\:1})}, Wo\:In\:ist\:natürlicher Logarithmus\:(log_e\:k)
Sicherheitsüberprüfung des C++-Funktionsparametertyps
Apr 19, 2024 pm 12:00 PM
Die Sicherheitsüberprüfung von C++-Parametertypen stellt durch Überprüfungen zur Kompilierungszeit, Laufzeitüberprüfungen und statischen Behauptungen sicher, dass Funktionen nur Werte erwarteter Typen akzeptieren, wodurch unerwartetes Verhalten und Programmabstürze verhindert werden: Typüberprüfung zur Kompilierungszeit: Der Compiler überprüft die Typkompatibilität. Überprüfung des Laufzeittyps: Verwenden Sie Dynamic_cast, um die Typkompatibilität zu überprüfen und eine Ausnahme auszulösen, wenn keine Übereinstimmung vorliegt. Statische Behauptung: Typbedingungen zur Kompilierzeit geltend machen.
Zusammenfassung der Hyperparameteroptimierung für maschinelles Lernen (PySpark ML)
Apr 08, 2023 pm 07:21 PM
Eine wichtige Aufgabe im ML ist die Modellauswahl oder die Verwendung von Daten, um das beste Modell oder die besten Parameter für eine bestimmte Aufgabe zu finden. Man nennt das auch Tuning. Sie können einen einzelnen Schätzer wie LogisticRegression oder eine gesamte Pipeline optimieren, die mehrere Algorithmen, Charakterisierungen und andere Schritte umfasst. Benutzer können die gesamte Pipeline auf einmal optimieren, anstatt jedes Element in der Pipeline einzeln zu optimieren. Eine wichtige Aufgabe im ML ist die Modellauswahl oder die Verwendung von Daten, um das beste Modell oder die besten Parameter für eine bestimmte Aufgabe zu finden. Man nennt das auch Tuning. Ein einzelner Schätzer (z. B. LogisticRegression) kann optimiert werden, oder
Kann ein Sprachmodell mit 10 Milliarden Parametern nicht ausgeführt werden? Ein chinesischer Arzt vom MIT schlug die SmoothQuant-Quantifizierung vor, die den Speicherbedarf um die Hälfte reduzierte und die Geschwindigkeit um das 1,56-fache erhöhte!
Apr 13, 2023 am 09:31 AM
Obwohl große Sprachmodelle (LLM) eine starke Leistung aufweisen, kann die Anzahl der Parameter leicht Hunderte oder Hunderte von Milliarden erreichen, und der Bedarf an Computerausrüstung und Speicher ist so groß, dass sich normale Unternehmen diese nicht leisten können. Bei der Quantisierung handelt es sich um eine gängige Komprimierungsoperation, die einen Teil der Modellleistung im Austausch für eine schnellere Inferenzgeschwindigkeit und einen geringeren Speicherbedarf opfert, indem die Genauigkeit der Modellgewichte (z. B. 32 Bit auf 8 Bit) verringert wird. Bei LLMs mit mehr als 100 Milliarden Parametern können die vorhandenen Komprimierungsmethoden jedoch weder die Genauigkeit des Modells aufrechterhalten, noch können sie effizient auf der Hardware ausgeführt werden. Kürzlich haben Forscher vom MIT und NVIDIA gemeinsam eine universelle Post-Training-Quantisierung (GPQ) vorgeschlagen.
