JavaScript构造函数继承

        首先介绍对象的call()函数和apply()函数,这两个函数的作用相同、用法不同。它们的作用均是指定当前调用函数的this对象是谁。

        call()函数:在第一个传递的参数为一个对象,该对象为该函数的this对象,后面依次传递函数的实参。

        apply()函数:与call函数大致相同,不同的是实参是以数组的形式传递,用一个数组存储所有实参并作为第二个参数传入apply()函数中。

        而构造函数的原理就是利用call函数,在子类的构造函数中用call函数调用父类的构造函数,即父类构造函数.call(this,参数1,参数2...);子类的每个实例对象就将父类的所有属性、方法复制了一份。

        var p1 = function(name) {this.name = name;this.p = function() {console.log('qwefdew');}}var p2 = function(name, age) {p1.call(this, name);this.age = age;}p2.prototype.sayname = function() {console.log(this.name);}var p3 = new p2('ppg', 18);p3.sayname();p3.p();

                                                            

 构造函数继承缺点:

        该方法只能继承父类的方法与属性,不能继承其原型的属性和方法。

        每个子类都复制了一份父类的实例对象的属性,函数空间损耗大。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.rhkb.cn/news/38252.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

c++继承构造函数

【1】为什么需要继承构造函数? 首先,看看如下代码片段: 1 struct A2 { 3 A(int i)4 {} 5 }; 6 7 struct B : A8 { 9 B(int i) : A(i) 10 {} 11 }; 在C中非常常见:B派生于A,B在构造函数中调用A的构造函…

openAI注册/登录 报错汇总

目录 报错类型问题原因及解决**access denied**<br />**提示An error occurred**<br />**Not available**<br />**同一IP地址频繁注册**<br />**cloudflare死循环验证**<br /> 最后 报错类型 access denied You do not have access to chat.op…

【Java面试题】真实的二面面试题(参考答案为纯个人理解)

1. 你掌握前端的哪些知识&#xff1f; vue2element-ui了解一些css,js 2. 那你说一下vue中的路由吧&#xff1f; vue中的路由是用来设定访问路径的,将路径映射到组件页面上 3. 说一下前端vue页面之间传参的方式&#xff1f; 路由查询字符串(我用的) // 路由定义 { path: /a…

yolo

目标检测 导言&#xff1a;目标检测的任务表述 如何从图像中解析出可供计算机理解的信息&#xff0c;是机器视觉的中心问题。深度学习模型由于其强大的表示能力&#xff0c;加之数据量的积累和计算力的进步&#xff0c;成为机器视觉的热点研究方向。 那么&#xff0c;如何理解…

神经网络与深度学习-学习笔记(5)

1.目标检测与YOLO 目标检测问题 目标检测是在给定的图片中精确找到物体所在位置&#xff0c;并标注出物体的类别。物体的尺寸变化范围很大&#xff0c;摆放物体的角度&#xff0c;姿态不定&#xff0c;而且可以出现在图片的任何地方&#xff0c;并且物体还可以是多个类别。 目…

可见光遥感目标检测(一)任务概要介绍

前言 本篇开始对遥感图像的目标检测进行介绍&#xff0c;介绍了其目标前景、数据集以及评价指标。 本教程禁止转载。同时&#xff0c;本教程来自知识星球【CV技术指南】更多技术教程&#xff0c;可加入星球学习。 Transformer、目标检测、语义分割交流群 欢迎关注公众号CV技…

YOLOv5全面解析教程①:网络结构逐行代码解读

撰文 | Fengwen, BBuf 本教程涉及的代码在&#xff1a; https://github.com/Oneflow-Inc/one-yolov5 教程也同样适用于 Ultralytics/YOLOv5&#xff0c;因为 One-YOLOv5 仅仅是换了一个运行时后端而已&#xff0c;计算逻辑和代码相比 Ultralytics/YOLOv5 没有做任何改变&#x…

可见光遥感图像目标检测(三)文字场景检测之Arbitrary

前言 前面介绍了关于可见光遥感图像目标检测任务主要面临的问题&#xff0c;现在对旋转目标的问题进行优化&#xff0c;为了便于大家理解与之前通用目标检测区别&#xff0c;采用Faster-Rcnn网络模型的架构对旋转目标的检测进行改进。 本教程禁止转载。同时&#xff0c;本教程来…

yolov5的简单使用

yolov5是什么 来自chatGPT的描述如下 YOLOv5是一种目标检测算法&#xff0c;它是YOLO系列算法的最新版本&#xff0c;由Joseph Redmon和Alexey Bochkovskiy等人开发。与之前的版本相比&#xff0c;YOLOv5在准确性和速度方面都有所提高。YOLOv5使用一种名为“Bag of Freebies”…

yolov3_spp项目中的各种配置文件读取

目录 1. open 函数 2. cfg文件夹下文档解析 2.1 hyp.yaml 2.2 my_yolov_3.cfg 3. data文件夹下文档解析 3.1 my_data.data 3.2 其它 后缀名 .ymal .txt .json .cfg .data .names .shapes 可以自定义后缀名&#xff1f;&#xff1f; pyhon文件操作大…

目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合CBAM注意力机制

&#x1f496;&#x1f496;>>>加勒比海带&#xff0c;QQ2479200884<<<&#x1f496;&#x1f496; &#x1f340;&#x1f340;>>>【YOLO魔法搭配&论文投稿咨询】<<<&#x1f340;&#x1f340; ✨✨>>>学习交流 | 温澜潮…

​目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合Criss-Cross Attention

&#xff08;一&#xff09;前沿介绍 论文题目&#xff1a;CCNet: Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation 论文地址&#xff1a;https://arxiv.org/pdf/1811.11721.pdf 代码地址&#xff1a;https://github.com/shanglianlm0525/CvPytorch 本文是ICCV2019的语义分…

目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之GSConv+Slim Neck(优化成本)

>>>深度学习Tricks&#xff0c;第一时间送达<<< 目录 &#xff08;一&#xff09;前言 1.GSConv模块 2.Slim Neck&#xff08;GSBottleneckVoVGSCSP&#xff09; &#xff08;二&#xff09;YOLOv5改进之GSConvSlim Neck 1.配置common.py文件 2.配置yo…

目标检测算法——YOLOv5改进|增加小目标检测层

&#x1f496;&#x1f496;>>>加勒比海带&#xff0c;QQ2479200884<<<&#x1f496;&#x1f496; &#x1f340;&#x1f340;>>>【YOLO魔法搭配&论文投稿咨询】<<<&#x1f340;&#x1f340; ✨✨>>>学习交流 | 温澜潮…

【学习笔记】YOLOv5训练自己的数据集

训练自己的数据集进行总结&#xff0c;方便接下来的学习 目录 1.设置文件夹 2.标记自己的数据集 2.1在百度图片上找到自己想要的图片并批量下载 2.2labelimg软件的使用 3.修改配置文件 3.1AOCAO parameter.yaml 3.2AOCAO model.yaml 4.开始训练 4.1改代码 4.2训练过…

Tips and tricks for Neural Networks 深度学习训练神经网络的技巧总结(不定期更新)

文章目录 本文说明Debug 技巧Overfit一个简单的Batch无法复现之前的结果 数据处理平衡数据数据增强&#xff08;Data Augmentation&#xff09;图片增强 使用Embedding数据压缩数据标准化&#xff08;Normalization&#xff09;标签平滑&#xff08;LabelSmoothing&#xff09;…

官方正品 | Ultralytics YOLOv8算法来啦(尖端SOTA模型)

&#x1f496;&#x1f496;>>>加勒比海带&#xff0c;QQ2479200884<<<&#x1f496;&#x1f496; &#x1f340;&#x1f340;>>>【YOLO魔法搭配&论文投稿咨询】<<<&#x1f340;&#x1f340; ✨✨>>>学习交流 | 温澜潮…

暑期学习杂记

7月6日 粗略复习51&#xff08;问了学长后&#xff0c;我打算直接看小车视频&#xff0c;遇到不会的再回去看江科大&#xff09; 51单片机 LED灯共阳 数码管共阴 7月7日 定时器时间计算 [参考(1条消息) 51单片机定时器使用与计算-----day3_单片机定时器定时时间计算_电子笔记…

Raki的读paper小记:Retentive Network: A Successor to Transformer for Large Language Models

Abstract&Introduction&Related Work 研究任务 语言模型的基础架构已有方法和相关工作 S4&#xff0c;H3&#xff0c;Hyena&#xff0c;Linear Transformer用核函数近似注意力&#xff0c;以便将自回归推理重写为循环形式回归到使用循环模型进行高效推理&#xff0c;但…

Coremail RSAC大会观察:在邮件安全领域AI既是矛也是盾

《Coremail RSAC大会观察&#xff1a;在邮件安全领域AI既是矛也是盾》 全球网络安全界的盛会——2023年RSAC大会于当地时间4月24日-27日在美国旧金山召开&#xff0c;大会以“Stronger Together&#xff08;一起变得更强大&#xff09;”为主题&#xff0c;议程主要包含安全研…