


Drei Möglichkeiten zum Parsen von JSON-Daten in JavaScript_Javascript-Kenntnissen
Übersicht
Heutzutage erhält das JSON-Format in der Webentwicklung immer mehr Aufmerksamkeit. Insbesondere bei der Verwendung von Ajax zur Entwicklung von Projekten ist es häufig erforderlich, Zeichenfolgen im JSON-Format an das Frontend zurückzugeben, und das Frontend analysiert sie in JS Objekte (JSON).
Das Konzept von JSON wurde nicht in den Standard in ECMA-262 (E3) aufgenommen, sondern das Konzept von JSON wurde offiziell in ECMA-262 (E5) eingeführt, einschließlich des globalen JSON-Objekts und der toJSON-Methode von Date.
Drei Möglichkeiten zum Parsen von JSON-Daten
eval()-Methode
Die gebräuchlichste Methode zum Parsen von JSON-Daten ist die Verwendung der Javascript-Methode eval(). Der Code lautet wie folgt:
Funktion toJson(str){
var json = eval('(' str ')');
return json;
}
Diese Methode weist Leistungs- und Sicherheitsprobleme auf und wird nicht empfohlen.
neue Funktionsmethode
Funktion toJson(str){
var json = (new Function("return " str))();
json zurückgeben;
}
JSON.parse()-Methode
Diese Methode unterstützt nur IE8/Firefox3.5/Chrome4/Safari4/Opera10 und höher. Diese Browser ähneln dem W3C-Standard und implementieren standardmäßig die toJSON-Methode.
Funktion toJson(str){
JSON.parse(str);
zurückgeben }
json2.js verwendet die native Version, wenn der Browser JSON.parse nativ unterstützt und API-kompatibel mit ES5 ist. In der aktuellen Situation, in der ES5 noch nicht vollständig populär ist, empfiehlt John Resig die Verwendung von json2.js hauptsächlich, damit Sie jetzt mit ES5 kompatible APIs verwenden und in Zukunft reibungslos auf ES5 umsteigen können – entfernen Sie einfach einen Import und wechseln Sie um.

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0.Was bewirkt dieser Artikel? Wir schlagen DepthFM vor: ein vielseitiges und schnelles generatives monokulares Tiefenschätzungsmodell auf dem neuesten Stand der Technik. Zusätzlich zu herkömmlichen Tiefenschätzungsaufgaben demonstriert DepthFM auch hochmoderne Fähigkeiten bei nachgelagerten Aufgaben wie dem Tiefen-Inpainting. DepthFM ist effizient und kann Tiefenkarten innerhalb weniger Inferenzschritte synthetisieren. Lassen Sie uns diese Arbeit gemeinsam lesen ~ 1. Titel der Papierinformationen: DepthFM: FastMonocularDepthEstimationwithFlowMatching Autor: MingGui, JohannesS.Fischer, UlrichPrestel, PingchuanMa, Dmytr

Die von Google geförderte Leistung von JAX hat in jüngsten Benchmark-Tests die von Pytorch und TensorFlow übertroffen und belegt bei 7 Indikatoren den ersten Platz. Und der Test wurde nicht auf der TPU mit der besten JAX-Leistung durchgeführt. Obwohl unter Entwicklern Pytorch immer noch beliebter ist als Tensorflow. Aber in Zukunft werden möglicherweise mehr große Modelle auf Basis der JAX-Plattform trainiert und ausgeführt. Modelle Kürzlich hat das Keras-Team drei Backends (TensorFlow, JAX, PyTorch) mit der nativen PyTorch-Implementierung und Keras2 mit TensorFlow verglichen. Zunächst wählen sie eine Reihe von Mainstream-Inhalten aus

Das Festlegen der Schriftgröße ist zu einer wichtigen Personalisierungsanforderung geworden, da Mobiltelefone zu einem wichtigen Werkzeug im täglichen Leben der Menschen geworden sind. Um den Bedürfnissen verschiedener Benutzer gerecht zu werden, wird in diesem Artikel erläutert, wie Sie das Nutzungserlebnis Ihres Mobiltelefons verbessern und die Schriftgröße des Mobiltelefons durch einfache Vorgänge anpassen können. Warum müssen Sie die Schriftgröße Ihres Mobiltelefons anpassen? Durch Anpassen der Schriftgröße kann der Text klarer und leichter lesbar werden. Geeignet für die Lesebedürfnisse von Benutzern unterschiedlichen Alters. Praktisch für Benutzer mit Sehbehinderung, die Schriftgröße zu verwenden Einstellungsfunktion des Mobiltelefonsystems – So rufen Sie die Systemeinstellungsoberfläche auf – Suchen und geben Sie die Option „Anzeige“ in der Einstellungsoberfläche ein – suchen Sie die Option „Schriftgröße“ und passen Sie sie mit einem Drittanbieter an Anwendung – Laden Sie eine Anwendung herunter und installieren Sie sie, die die Anpassung der Schriftgröße unterstützt – öffnen Sie die Anwendung und rufen Sie die entsprechende Einstellungsoberfläche auf – je nach Person

Stehen Sie vor einer Verzögerung oder einer langsamen mobilen Datenverbindung auf dem iPhone? Normalerweise hängt die Stärke des Mobilfunk-Internets auf Ihrem Telefon von mehreren Faktoren ab, wie z. B. der Region, dem Mobilfunknetztyp, dem Roaming-Typ usw. Es gibt einige Dinge, die Sie tun können, um eine schnellere und zuverlässigere Mobilfunk-Internetverbindung zu erhalten. Fix 1 – Neustart des iPhone erzwingen Manchmal werden durch einen erzwungenen Neustart Ihres Geräts viele Dinge zurückgesetzt, einschließlich der Mobilfunkverbindung. Schritt 1 – Drücken Sie einfach einmal die Lauter-Taste und lassen Sie sie los. Drücken Sie anschließend die Leiser-Taste und lassen Sie sie wieder los. Schritt 2 – Der nächste Teil des Prozesses besteht darin, die Taste auf der rechten Seite gedrückt zu halten. Lassen Sie das iPhone den Neustart abschließen. Aktivieren Sie Mobilfunkdaten und überprüfen Sie die Netzwerkgeschwindigkeit. Überprüfen Sie es erneut. Fix 2 – Datenmodus ändern 5G bietet zwar bessere Netzwerkgeschwindigkeiten, funktioniert jedoch besser, wenn das Signal schwächer ist

Mobile Spiele sind mit der Entwicklung der Technologie zu einem festen Bestandteil des Lebens der Menschen geworden. Mit seinem niedlichen Drachenei-Bild und dem interessanten Schlüpfvorgang hat es die Aufmerksamkeit vieler Spieler auf sich gezogen, und eines der Spiele, das viel Aufmerksamkeit erregt hat, ist die mobile Version von Dragon Egg. Um den Spielern dabei zu helfen, ihre eigenen Drachen im Spiel besser zu kultivieren und zu züchten, erfahren Sie in diesem Artikel, wie Sie Dracheneier in der mobilen Version ausbrüten. 1. Wählen Sie den geeigneten Drachenei-Typ aus, der Ihnen gefällt und zu Ihnen passt, basierend auf den verschiedenen Arten von Drachenei-Attributen und -Fähigkeiten, die im Spiel zur Verfügung stehen. 2. Verbessern Sie die Stufe der Brutmaschine, indem Sie Aufgaben erledigen und Requisiten sammeln. Die Stufe der Brutmaschine bestimmt die Schlüpfgeschwindigkeit und die Erfolgsquote beim Schlüpfen. 3. Sammeln Sie die Ressourcen, die die Spieler zum Schlüpfen benötigen

Ich weine zu Tode. Die Daten im Internet reichen überhaupt nicht aus. Das Trainingsmodell sieht aus wie „Die Tribute von Panem“, und KI-Forscher auf der ganzen Welt machen sich Gedanken darüber, wie sie diese datenhungrigen Esser ernähren sollen. Dieses Problem tritt insbesondere bei multimodalen Aufgaben auf. Zu einer Zeit, als sie ratlos waren, nutzte ein Start-up-Team der Abteilung der Renmin-Universität von China sein eigenes neues Modell, um als erstes in China einen „modellgenerierten Datenfeed selbst“ in die Realität umzusetzen. Darüber hinaus handelt es sich um einen zweigleisigen Ansatz auf der Verständnisseite und der Generierungsseite. Beide Seiten können hochwertige, multimodale neue Daten generieren und Datenrückmeldungen an das Modell selbst liefern. Was ist ein Modell? Awaker 1.0, ein großes multimodales Modell, das gerade im Zhongguancun-Forum erschienen ist. Wer ist das Team? Sophon-Motor. Gegründet von Gao Yizhao, einem Doktoranden an der Hillhouse School of Artificial Intelligence der Renmin University.

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