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.
Alat AI Hot
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.
Artikel Panas
Alat panas
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
Topik panas
1359
52
Ciri baharu dalam PHP versi 5.4: Cara menggunakan parameter pembayang jenis boleh panggil untuk menerima fungsi atau kaedah boleh panggil
Jul 29, 2023 pm 09:19 PM
Ciri baharu versi PHP5.4: Cara menggunakan parameter pembayang jenis boleh panggil untuk menerima fungsi atau kaedah boleh panggil Pengenalan: Versi PHP5.4 memperkenalkan ciri baharu yang sangat mudah - anda boleh menggunakan parameter pembayang jenis boleh panggil untuk menerima fungsi atau kaedah boleh panggil . Ciri baharu ini membenarkan fungsi dan kaedah untuk menentukan secara langsung parameter boleh panggil yang sepadan tanpa semakan dan penukaran tambahan. Dalam artikel ini, kami akan memperkenalkan penggunaan pembayang jenis boleh panggil dan memberikan beberapa contoh kod,
Apakah maksud parameter produk?
Jul 05, 2023 am 11:13 AM
Parameter produk merujuk kepada maksud atribut produk. Sebagai contoh, parameter pakaian termasuk jenama, bahan, model, saiz, gaya, fabrik, kumpulan yang berkenaan, warna, dsb. parameter makanan termasuk jenama, berat, bahan, nombor lesen kesihatan, parameter perkakas rumah yang berkenaan; termasuk jenama, saiz, warna, tempat asal, voltan yang berkenaan, isyarat, antara muka dan kuasa, dsb.
senarai penilaian parameter i9-12900H
Feb 23, 2024 am 09:25 AM
i9-12900H ialah pemproses 14-teras Seni bina dan teknologi yang digunakan semuanya baharu, dan rangkaiannya juga sangat tinggi. Kerja keseluruhannya sangat baik, dan beberapa parameter telah dipertingkatkan terutamanya dan boleh membawa pengalaman yang sangat baik . Semakan penilaian parameter i9-12900H: 1. i9-12900H ialah pemproses 14 teras, yang mengguna pakai seni bina q1 dan teknologi proses 24576kb, dan telah dinaik taraf kepada 20 utas. 2. Kekerapan CPU maksimum ialah 1.80 ghz, yang bergantung terutamanya pada beban kerja. 3. Berbanding dengan harga, ia sangat sesuai Nisbah harga-prestasi adalah sangat baik, dan ia sangat sesuai untuk sesetengah rakan kongsi yang memerlukan penggunaan biasa. penilaian parameter i9-12900H dan markah larian prestasi
Pemeriksaan keselamatan jenis parameter fungsi C++
Apr 19, 2024 pm 12:00 PM
Pemeriksaan keselamatan jenis parameter C++ memastikan bahawa fungsi hanya menerima nilai jenis yang dijangkakan melalui semakan masa kompilasi, semakan masa jalan dan penegasan statik, menghalang tingkah laku yang tidak dijangka dan ranap program: Pemeriksaan jenis masa kompilasi: Pengkompil menyemak keserasian jenis. Semakan jenis masa jalan: Gunakan dynamic_cast untuk menyemak keserasian jenis dan buang pengecualian jika tiada padanan. Penegasan statik: Tegaskan keadaan jenis pada masa penyusunan.
Amaran PHP: Penyelesaian kepada in_array() menjangkakan parameter
Jun 22, 2023 pm 11:52 PM
Semasa proses pembangunan, kami mungkin menghadapi mesej ralat sedemikian: PHPWarning: in_array()expectsparameter. Mesej ralat ini akan muncul apabila menggunakan fungsi in_array() Ia mungkin disebabkan oleh hantaran parameter fungsi yang salah. Mari kita lihat penyelesaian kepada mesej ralat ini. Pertama, anda perlu menjelaskan peranan fungsi in_array(): semak sama ada nilai wujud dalam tatasusunan. Prototaip fungsi ini ialah: in_a
Program C++ untuk mencari nilai fungsi sinus hiperbolik songsang mengambil nilai yang diberikan sebagai hujah
Sep 17, 2023 am 10:49 AM
Fungsi hiperbola ditakrifkan menggunakan hiperbola dan bukannya bulatan dan bersamaan dengan fungsi trigonometri biasa. Ia mengembalikan parameter nisbah dalam fungsi sinus hiperbolik dari sudut yang dibekalkan dalam radian. Tetapi lakukan sebaliknya, atau dengan kata lain. Jika kita ingin mengira sudut daripada sinus hiperbolik, kita memerlukan operasi trigonometri hiperbolik songsang seperti operasi sinus songsang hiperbolik. Kursus ini akan menunjukkan cara menggunakan fungsi sinus songsang hiperbolik (asinh) dalam C++ untuk mengira sudut menggunakan nilai sinus hiperbolik dalam radian. Operasi arcsine hiperbolik mengikut formula berikut -$$\mathrm{sinh^{-1}x\:=\:In(x\:+\:\sqrt{x^2\:+\:1})}, Di mana\:In\:is\:logaritma asli\:(log_e\:k)
Ringkasan penalaan hiperparameter pembelajaran mesin (PySpark ML)
Apr 08, 2023 pm 07:21 PM
Tugas penting dalam ML ialah pemilihan model, atau menggunakan data untuk mencari model atau parameter terbaik untuk tugasan tertentu. Ini juga dipanggil penalaan. Anda boleh menala satu penganggar, seperti LogisticRegression, atau keseluruhan saluran paip yang merangkumi berbilang algoritma, pencirian dan langkah lain. Pengguna boleh menala keseluruhan Saluran Paip sekaligus, dan bukannya menala setiap elemen dalam Talian Paip secara individu. Tugas penting dalam ML ialah pemilihan model, atau menggunakan data untuk mencari model atau parameter terbaik untuk tugasan tertentu. Ini juga dipanggil penalaan. Satu Penganggar (seperti LogisticRegression) boleh ditala, atau
Tidak bolehkah model bahasa dengan 10 bilion parameter dijalankan? Seorang doktor Cina dari MIT mencadangkan kuantifikasi SmoothQuant, yang mengurangkan keperluan memori sebanyak separuh dan meningkatkan kelajuan sebanyak 1.56 kali!
Apr 13, 2023 am 09:31 AM
Walaupun model bahasa berskala besar (LLM) mempunyai prestasi yang kukuh, bilangan parameter boleh mencecah ratusan bilion dengan mudah, dan permintaan untuk peralatan dan memori pengkomputeran adalah sangat besar sehingga syarikat biasa tidak mampu membelinya. Kuantisasi ialah operasi mampatan biasa yang mengorbankan beberapa prestasi model sebagai pertukaran untuk kelajuan inferens yang lebih pantas dan keperluan memori yang kurang dengan mengurangkan ketepatan berat model (seperti 32 bit hingga 8 bit). Tetapi untuk LLM yang mempunyai lebih daripada 100 bilion parameter, kaedah pemampatan sedia ada tidak dapat mengekalkan ketepatan model, dan juga tidak boleh berjalan dengan cekap pada perkakasan. Baru-baru ini, penyelidik dari MIT dan NVIDIA bersama-sama mencadangkan pengkuantitian pasca latihan (GPQ) tujuan umum.
