Публикации по теме 'prototype-chain'
В чем дело с Object.prototype.hasOwnProperty.call ()?
Я уверен, что вы могли видеть следующую строку кода, читая чей-то код или в библиотеке.
Object.prototype.hasOwnProperty.call(objRef, ‘propName’);
И теперь вам интересно, что, черт возьми, делает этот код. Вы начинаете сомневаться в своих навыках JavaScript. Не волнуйся. Вы находитесь в нужном месте. 😃
Я выбрал этот фрагмент кода для нескольких целей, и, демистифицируя его, мы поймем следующее:
Что такое Object.prototype? Как объект может заимствовать функцию, не реализовав..
Понимание прототипов в JavaScript
Я уверен, что вы прошли через основы JavaScript. К настоящему времени вы могли знать, что массивы, функции, объекты, даты - все это объекты. JavaScript - это прототип. основанный на языке, который означает, что наследование работает с помощью так называемых прототипов. Каждый объект в JS имеет свойство прототипа.
Хорошо, теперь хватит возни с прототипами 😅, давайте разберемся.
Обычный подход к конструктору функций
Как вы, возможно, знаете о подходе конструктора функций в JS..
Вопросы по теме 'prototype-chain'
hasOwnProperty() возвращает true для переопределенного унаследованного метода (toString()), однако документы Mozilla говорят об обратном?
Mozilla документ hasOwnProperty говорит
Присвоение свойства внутри объекта приведет к тому, что отладчики будут отображать свойство как принадлежащее экземпляру объекта; но это не означает, что "hasOwnProperty" будет истинным. Когда...
21.03.2024
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..