So erkennen Sie Attribute in der Webentwicklung
Dieses Mal zeige ich Ihnen, wie Sie Attribute in der Webentwicklung erkennen. Was sind die Vorsichtsmaßnahmen für die Erkennung von Attributen in der Webentwicklung?
Das Szenario, in dem null (und undefiniert) verwendet wird, ist die Prüfung, ob eine Eigenschaft im Objekt vorhanden ist, wie zum Beispiel:
// 不好的写法:检测假值if (object[propertyName]) {}// 不好的写法:和null相比较if (object[propertyName] != null) {}// 不好的写法:和undefined比较if (object[propertyName] != undefined) {}
Jedes im obigen Code Urteil tatsächlich Überprüft den Wert des Attributs anhand des angegebenen Namens, anstatt zu beurteilen, ob das Attribut, auf das der angegebene Name zeigt, existiert, denn wenn der Attributwert ein falscher Wert ist, ist das Ergebnis falsch, z. B. 0, „ „(leerstring), false, null und undefiniert. Schließlich handelt es sich hierbei um Rechtswerte der Immobilie. Wenn das Attribut beispielsweise eine Zahl aufzeichnet, kann der Wert Null sein. In diesem Fall führt die erste Beurteilung im obigen Code zu einem Fehler. Analog dazu führen alle drei Beurteilungen zu Fehlern, wenn der Attributwert null oder undefiniert ist.
Der beste Weg, um festzustellen, ob ein Attribut vorhanden ist, ist die Verwendung des inOperators. Der in-Operator ermittelt lediglich, ob das Attribut vorhanden ist, und liest nicht den Wert des Attributs. Dadurch können die oben in diesem Abschnitt erwähnten mehrdeutigen Aussagen vermieden werden. Der in-Operator gibt true zurück, wenn die Eigenschaften des Instanzobjekts vorhanden sind oder wenn vom Prototyp des Objekts erbt. Zum Beispiel:
var object = { count: 0, related: null};// 好的写法if ("count" in object) { // 这里的代码会执行}// 不好的写法:检测假值if (object["count"]) { // 这里的代码不会执行}// 好的写法if ("related" in object) { // 这里的代码会执行}// 好的写法if (object["related"] != null) { // 这里的代码不会执行}
Wenn Sie nur prüfen möchten, ob eine bestimmte Eigenschaft des Instanzobjekts vorhanden ist, verwenden Sie die Methode hasOwnProperty(). Alle JS-Objekte, die von Object erben, verfügen über diese Methode, die „true“ zurückgibt, wenn diese Eigenschaft in der Instanz vorhanden ist (wenn diese Eigenschaft nur im Prototyp vorhanden ist, gibt sie „false“ zurück). Es ist zu beachten, dass in IE8 und früheren IE-Versionen das DOM-Objekt nicht von Object erbt und daher diese Methode nicht enthält. Mit anderen Worten: Sie sollten prüfen, ob das DOM-Objekt existiert, bevor Sie seine hasOwnProperty()-Methode aufrufen (wenn Sie bereits wissen, dass das Objekt kein DOM ist, können Sie diesen Schritt weglassen).
// 对于所有非DOM对象来说,这是好的写法if (object.hasOwnProperty("related")) { // 执行这里的代码}// 如果你不确定是否为DOM对象,则这样来写if ("hasOwnProperty" in object && object.hasOwnProperty("related")) { // 执行这里的代码}
Aufgrund der Situation von IE8 und früheren Versionen von IE verwende ich bei der Beurteilung, ob die Eigenschaften des Instanzobjekts vorhanden sind, lieber den in-Operator(, der nur zur Beurteilung der Instanzeigenschaften verwendet wird. ). Wann immer Sie die Existenz einer Eigenschaft überprüfen müssen, verwenden Sie den in-Operator oder hasOwnProperty(). Dadurch können viele Fehler vermieden werden.
Ich glaube, dass Sie die Methode beherrschen, nachdem Sie den Fall in diesem Artikel gelesen haben. Weitere spannende Informationen finden Sie in anderen verwandten Artikeln auf der chinesischen PHP-Website!
Empfohlene Lektüre:
So vermeiden Sie Nullvergleiche in der Webentwicklung
So erkennen Sie Arrays in der Webentwicklung
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo erkennen Sie Attribute in der Webentwicklung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Die Leistung des i77700 reicht völlig aus, um Win11 auszuführen, aber Benutzer stellen fest, dass ihr i77700 nicht auf Win11 aktualisiert werden kann. Dies ist hauptsächlich auf die von Microsoft auferlegten Einschränkungen zurückzuführen, sodass sie es installieren können, solange sie diese Einschränkung überspringen. i77700 kann nicht auf win11 aktualisiert werden: 1. Weil Microsoft die CPU-Version begrenzt. 2. Nur die Intel-Versionen der achten Generation und höher können direkt auf Win11 aktualisiert werden. 3. Als 7. Generation kann der i77700 die Upgrade-Anforderungen von Win11 nicht erfüllen. 4. Der i77700 ist jedoch hinsichtlich der Leistung durchaus in der Lage, Win11 reibungslos zu nutzen. 5. Sie können also das Win11-Direktinstallationssystem dieser Site verwenden. 6. Nachdem der Download abgeschlossen ist, klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die Datei und „laden“ sie. 7. Doppelklicken Sie, um den „One-Click“-Vorgang auszuführen

Heute möchte ich Ihnen einen letzte Woche vom MIT veröffentlichten Artikel vorstellen, in dem GPT-3.5-turbo verwendet wird, um das Problem der Erkennung von Zeitreihenanomalien zu lösen, und zunächst die Wirksamkeit von LLM bei der Erkennung von Zeitreihenanomalien überprüft wird. Im gesamten Prozess gibt es keine Feinabstimmung, und GPT-3.5-Turbo wird direkt zur Anomalieerkennung verwendet. Der Kern dieses Artikels besteht darin, wie man Zeitreihen in Eingaben umwandelt, die von GPT-3.5-Turbo erkannt werden können, und wie man sie entwirft Eingabeaufforderungen oder Pipelines, damit LLM die Anomalieerkennungsaufgabe lösen kann. Lassen Sie mich Ihnen diese Arbeit im Detail vorstellen. Titel des Bildpapiers: Largelingualmodelscanbezero-shotanomalydete

Dir()-Funktion von Python: Eigenschaften und Methoden eines Objekts anzeigen, spezifisches Codebeispiel erforderlich Zusammenfassung: Python ist eine leistungsstarke und flexible Programmiersprache und ihre integrierten Funktionen und Tools bieten Entwicklern viele praktische Funktionen. Eine der sehr nützlichen Funktionen ist die Funktion dir(), die es uns ermöglicht, die Eigenschaften und Methoden eines Objekts anzuzeigen. In diesem Artikel wird die Verwendung der Funktion dir() vorgestellt und ihre Funktionen und Verwendungen anhand spezifischer Codebeispiele demonstriert. Text: Die dir()-Funktion von Python ist eine integrierte Funktion.

01Ausblicksübersicht Derzeit ist es schwierig, ein angemessenes Gleichgewicht zwischen Detektionseffizienz und Detektionsergebnissen zu erreichen. Wir haben einen verbesserten YOLOv5-Algorithmus zur Zielerkennung in hochauflösenden optischen Fernerkundungsbildern entwickelt, der mehrschichtige Merkmalspyramiden, Multierkennungskopfstrategien und hybride Aufmerksamkeitsmodule verwendet, um die Wirkung des Zielerkennungsnetzwerks in optischen Fernerkundungsbildern zu verbessern. Laut SIMD-Datensatz ist der mAP des neuen Algorithmus 2,2 % besser als YOLOv5 und 8,48 % besser als YOLOX, wodurch ein besseres Gleichgewicht zwischen Erkennungsergebnissen und Geschwindigkeit erreicht wird. 02 Hintergrund und Motivation Mit der rasanten Entwicklung der Fernerkundungstechnologie wurden hochauflösende optische Fernerkundungsbilder verwendet, um viele Objekte auf der Erdoberfläche zu beschreiben, darunter Flugzeuge, Autos, Gebäude usw. Objekterkennung bei der Interpretation von Fernerkundungsbildern

Cockpit ist eine webbasierte grafische Oberfläche für Linux-Server. Es soll vor allem neuen/erfahrenen Benutzern die Verwaltung von Linux-Servern erleichtern. In diesem Artikel besprechen wir die Cockpit-Zugriffsmodi und wie Sie den Administratorzugriff von CockpitWebUI auf das Cockpit umstellen. Inhaltsthemen: Cockpit-Eingabemodi Ermitteln des aktuellen Cockpit-Zugriffsmodus Aktivieren des Verwaltungszugriffs für das Cockpit über CockpitWebUI Deaktivieren des Verwaltungszugriffs für das Cockpit über CockpitWebUI Fazit Cockpit-Eingabemodi Das Cockpit verfügt über zwei Zugriffsmodi: Eingeschränkter Zugriff: Dies ist die Standardeinstellung für den Cockpit-Zugriffsmodus. In diesem Zugriffsmodus können Sie vom Cockpit aus nicht auf den Webbenutzer zugreifen

Oben geschrieben & Das persönliche Verständnis des Autors ist, dass im autonomen Fahrsystem die Wahrnehmungsaufgabe eine entscheidende Komponente des gesamten autonomen Fahrsystems ist. Das Hauptziel der Wahrnehmungsaufgabe besteht darin, autonome Fahrzeuge in die Lage zu versetzen, Umgebungselemente wie auf der Straße fahrende Fahrzeuge, Fußgänger am Straßenrand, während der Fahrt angetroffene Hindernisse, Verkehrszeichen auf der Straße usw. zu verstehen und wahrzunehmen und so flussabwärts zu helfen Module Treffen Sie richtige und vernünftige Entscheidungen und Handlungen. Ein Fahrzeug mit autonomen Fahrfähigkeiten ist in der Regel mit verschiedenen Arten von Informationserfassungssensoren ausgestattet, wie z. B. Rundumsichtkamerasensoren, Lidar-Sensoren, Millimeterwellenradarsensoren usw., um sicherzustellen, dass das autonome Fahrzeug die Umgebung genau wahrnehmen und verstehen kann Elemente, die es autonomen Fahrzeugen ermöglichen, beim autonomen Fahren die richtigen Entscheidungen zu treffen. Kopf

Kürzlich habe ich auf Arxiv eine aktuelle Studie zur reinen visuellen Umgebungswahrnehmung gelesen. Diese Forschung basiert auf der PETR-Methodenreihe und konzentriert sich auf die Lösung des rein visuellen Wahrnehmungsproblems der Zielerkennung über große Entfernungen, wobei der Wahrnehmungsbereich auf 150 Meter erweitert wird. Die Methoden und Ergebnisse dieses Papiers haben für uns einen großen Referenzwert, daher habe ich versucht, es zu interpretieren. Originaltitel: Far3D: Expanding the Horizon for Surround-view3DObject Detection. Papierlink: https://arxiv.org/abs/2308.09616 Autorenzugehörigkeit :Beijing Institute of Technology & Megvii Technology Aufgabenhintergrund 3D-Objekterkennung zum Verständnis des autonomen Fahrens

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