前端学习笔记202305学习笔记第三十四天-js-this绑定的优先级1

简介: 前端学习笔记202305学习笔记第三十四天-js-this绑定的优先级1

image.png

image.png

相关文章
|
7天前
|
JavaScript 前端开发 程序员
前端原生Js批量修改页面元素属性的2个方法
原生 Js 的 getElementsByClassName 和 querySelectorAll 都能获取批量的页面元素,但是它们之间有些细微的差别,稍不注意,就很容易弄错!
|
9天前
|
JSON 前端开发 JavaScript
聊聊 Go 语言中的 JSON 序列化与 js 前端交互类型失真问题
在Web开发中,后端与前端的数据交换常使用JSON格式,但JavaScript的数字类型仅能安全处理-2^53到2^53间的整数,超出此范围会导致精度丢失。本文通过Go语言的`encoding/json`包,介绍如何通过将大整数以字符串形式序列化和反序列化,有效解决这一问题,确保前后端数据交换的准确性。
22 4
|
19天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 前端开发
前端神经网络入门:Brain.js - 详细介绍和对比不同的实现 - CNN、RNN、DNN、FFNN -无需准备环境打开浏览器即可测试运行-支持WebGPU加速
本文介绍了如何使用 JavaScript 神经网络库 **Brain.js** 实现不同类型的神经网络,包括前馈神经网络(FFNN)、深度神经网络(DNN)和循环神经网络(RNN)。通过简单的示例和代码,帮助前端开发者快速入门并理解神经网络的基本概念。文章还对比了各类神经网络的特点和适用场景,并简要介绍了卷积神经网络(CNN)的替代方案。
|
20天前
|
自然语言处理 JavaScript 前端开发
[JS]同事看了我做的this笔记,直摇头,坦言:我还是参考启发博文吧
本文介绍了JavaScript中`this`关键字的重要性和使用规则。作者回顾了早期笔记,总结了`this`指向的各种情况,并分享了最新的理解。文章强调了`this`在不同上下文中的指向,包括对象方法、全局函数、箭头函数等,并提供了改变`this`指向的方法。适合JavaScript开发者参考。
40 2
|
19天前
|
移动开发 前端开发 JavaScript
前端实训,刚入门,我用原生技术(H5、C3、JS、JQ)手写【网易游戏】页面特效
于辰在大学期间带领团队参考网易游戏官网的部分游戏页面,开发了一系列前端实训作品。项目包括首页、2021校园招聘页面和明日之后游戏页面,涉及多种特效实现,如动态图片切换和人物聚合效果。作品源码已上传至CSDN,视频效果可在CSDN预览。
29 0
前端实训,刚入门,我用原生技术(H5、C3、JS、JQ)手写【网易游戏】页面特效
|
23天前
|
JavaScript 前端开发 开发者
前端框架对比:Vue.js与Angular的优劣分析与选择建议
【10月更文挑战第27天】在前端开发领域,Vue.js和Angular是两个备受瞩目的框架。本文对比了两者的优劣,Vue.js以轻量级和易上手著称,适合快速开发小型到中型项目;Angular则由Google支持,功能全面,适合大型企业级应用。选择时需考虑项目需求、团队熟悉度和长期维护等因素。
34 1
|
24天前
|
JavaScript 前端开发 API
前端框架对比:Vue.js与Angular的优劣分析与选择建议
【10月更文挑战第26天】前端技术的飞速发展让开发者在构建用户界面时有了更多选择。本文对比了Vue.js和Angular两大框架,介绍了它们的特点和优劣,并给出了在实际项目中如何选择的建议。Vue.js轻量级、易上手,适合小型项目;Angular结构化、功能强大,适合大型项目。
23 1
|
1月前
|
存储 人工智能 前端开发
前端大模型应用笔记(三):Vue3+Antdv+transformers+本地模型实现浏览器端侧增强搜索
本文介绍了一个纯前端实现的增强列表搜索应用,通过使用Transformer模型,实现了更智能的搜索功能,如使用“番茄”可以搜索到“西红柿”。项目基于Vue3和Ant Design Vue,使用了Xenova的bge-base-zh-v1.5模型。文章详细介绍了从环境搭建、数据准备到具体实现的全过程,并展示了实际效果和待改进点。
140 2
|
1月前
|
JavaScript 前端开发 程序员
前端学习笔记——node.js
前端学习笔记——node.js
43 0
|
1月前
|
人工智能 自然语言处理 运维
前端大模型应用笔记(一):两个指令反过来说大模型就理解不了啦?或许该让第三者插足啦 -通过引入中间LLM预处理用户输入以提高多任务处理能力
本文探讨了在多任务处理场景下,自然语言指令解析的困境及解决方案。通过增加一个LLM解析层,将复杂的指令拆解为多个明确的步骤,明确操作类型与对象识别,处理任务依赖关系,并将自然语言转化为具体的工具命令,从而提高指令解析的准确性和执行效率。
下一篇
无影云桌面