slice,substring,substr三個函數(shù)都是截取字符串。 先看方法的簽名 slice(start, end); // 參數(shù)可為負(fù)數(shù)。第二個參數(shù)是指定結(jié)束位置。 substring(start, end); // 參數(shù)為負(fù)數(shù)被替換成0。交換參數(shù)位置,小的在前。第二個參數(shù)是指定結(jié)束位置...
...作,還有就是長的很像,有時候容易搞混。 這兩個最的區(qū)別:splice()會改變原來的數(shù)組,返回的是被改變的內(nèi)容,比如說通過splice刪掉了某一項,那么返回的是刪掉的這一項,當(dāng)然還是會以數(shù)組的形式返回。舉個栗子 let animal...
splice, split, slice --傻傻分不清楚。 個人覺得:英文好對寫代碼有很大的幫助。很多api的方法,根據(jù)方法名大概就能猜到這個方法是干什么的。所以本著這個思路,我們先從解釋單詞入手。 splice: v 絞接,捻接(兩段繩子);膠接...
splice, split, slice --傻傻分不清楚。 個人覺得:英文好對寫代碼有很大的幫助。很多api的方法,根據(jù)方法名大概就能猜到這個方法是干什么的。所以本著這個思路,我們先從解釋單詞入手。 splice: v 絞接,捻接(兩段繩子);膠接...
...,傳入上下文環(huán)境,可以實現(xiàn)同樣的效果。 call和apply的區(qū)別 那么call和apply的區(qū)別是什么呢?他們的區(qū)別在于后續(xù)的參數(shù)。讓我們改造一下上面的代碼,來觀察效果。 var a = { name: ein, sayName: function (fistname, lastname)...
...// 5 ▲ 等同于 add(2, 3) apply() 的用法和 call() 類似,唯一的區(qū)別是它們接收參數(shù)的形式不同。除了第一個參數(shù)外,call() 是以枚舉的形式傳入一個個的參數(shù),而 apply() 是傳入一個數(shù)組。 function add(a, b) { return a + b; } add.apply(null, [2, 3...
...tring()和substr(),連方法名都差不多,下面就具體來看一下區(qū)別。 相同點 這三個方法都可以對字符串進(jìn)行截取,并且返回一個新的字符串,也就是不會對原字符串進(jìn)行修改 //chrome控制臺 > var a = 0123456789 < undefined > a.substr(1,5) < 123...
...比較后面會詳細(xì)講。 總結(jié) 總結(jié)主要講一下splice和slice的區(qū)別,功能上的區(qū)別就不說了,就說幾個注意的點: splice會改變原數(shù)組,而slice不會,因此在用slice操作完了之后要做一次重新賦值. slice的接收的兩個參數(shù)分別為2和4的時候...
...內(nèi)存,修改新對象不會改到原對象。三、賦值和淺拷貝的區(qū)別當(dāng)我們把一個對象賦值給一個新的變量時,賦的其實是該對象的在棧中的地址,而不是堆中的數(shù)據(jù)。也就是兩個對象指向的是同一個存儲空間,無論哪個對象發(fā)生改變...
... Master Yoda.substr(1,3) //i M 這樣看起來slice和substring并沒有區(qū)別,實則不然,這個我們悶騷后討論,先來看看第一個變量起始位置這個概念,第一個參數(shù)三者都表示起始位置,需要注意的是: 如果不傳入?yún)?shù)(默認(rèn)值是0),則...
call,apply,bind的區(qū)別 apply接收數(shù)組 func.apply(obj, [arus]) call一連串參數(shù) func.call(obj, param1, param2....) bind返回一個函數(shù) func.bind(obj,param...)(parms...) call,apply,bind的使用場景 將類數(shù)組/含有l(wèi)ength屬性的對象轉(zhuǎn)化為數(shù)組 類數(shù)組:(例如通...
...截取該數(shù)組最后 2 個元素; 好像和 Array.pop() 很像,但是區(qū)別在于 前者返回一個數(shù)組,且不會改變原數(shù)組,而后者是返回單個元素,而且會改變原有元素; 接下來就是相對比較好用的且常用的splice(); 該方法接受三個參數(shù)(還...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用,將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的,但推理(inference/serving)用4090不能說合適,...
圖示為GPU性能排行榜,我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...