'JavaScript 고급 프로그래밍' 읽기 노트 1 소개
一 역사
II 실현
a. 자바스크립트의 세 부분:
ECMAScript: ECMA-262에 의해 정의되어 핵심 언어 기능을 제공합니다.
DOM: HTML 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스 제공/웹 콘텐츠 액세스 및 운영을 위한 방법 및 인터페이스 제공
BOM: 브라우저와 상호작용하기 위한 메서드와 인터페이스를 제공합니다.
세 가지 버전
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얼굴 검출 및 인식 기술은 이미 상대적으로 성숙하고 널리 사용되는 기술입니다. 현재 가장 널리 사용되는 인터넷 응용 언어는 JS입니다. 웹 프런트엔드에서 얼굴 감지 및 인식을 구현하는 것은 백엔드 얼굴 인식에 비해 장점과 단점이 있습니다. 장점에는 네트워크 상호 작용 및 실시간 인식이 줄어 사용자 대기 시간이 크게 단축되고 사용자 경험이 향상된다는 단점이 있습니다. 모델 크기에 따라 제한되고 정확도도 제한됩니다. js를 사용하여 웹에서 얼굴 인식을 구현하는 방법은 무엇입니까? 웹에서 얼굴 인식을 구현하려면 JavaScript, HTML, CSS, WebRTC 등 관련 프로그래밍 언어 및 기술에 익숙해야 합니다. 동시에 관련 컴퓨터 비전 및 인공지능 기술도 마스터해야 합니다. 웹 측면의 디자인으로 인해 주목할 가치가 있습니다.

ORM(객체 관계형 매핑) 프레임워크는 Python 개발에서 중요한 역할을 하며, 객체와 관계형 데이터베이스 사이에 브리지를 구축하여 데이터 액세스 및 관리를 단순화합니다. 다양한 ORM 프레임워크의 성능을 평가하기 위해 이 기사에서는 다음과 같은 널리 사용되는 프레임워크를 벤치마킹합니다. sqlAlchemyPeeweeDjangoORMPonyORMTortoiseORM 테스트 방법 벤치마크에서는 100만 개의 레코드가 포함된 SQLite 데이터베이스를 사용합니다. 테스트는 데이터베이스에서 다음 작업을 수행했습니다. 삽입: 테이블에 10,000개의 새 레코드를 삽입합니다. 읽기: 테이블의 모든 레코드를 읽습니다. 업데이트: 테이블의 모든 레코드에 대해 단일 필드를 업데이트합니다. 삭제: 테이블의 모든 레코드를 삭제합니다. 각 작업

js와 vue의 관계: 1. 웹 개발의 초석인 JS 2. 프론트엔드 프레임워크로서의 Vue.js의 등장 3. JS와 Vue의 상호 보완적인 관계 4. JS와 Vue의 실제 적용 Vue.

ORM(객체 관계형 매핑)은 개발자가 SQL 쿼리를 직접 작성하지 않고도 객체 프로그래밍 언어를 사용하여 데이터베이스를 조작할 수 있도록 하는 프로그래밍 기술입니다. Python의 ORM 도구(예: SQLAlchemy, Peewee 및 DjangoORM)는 빅 데이터 프로젝트의 데이터베이스 상호 작용을 단순화합니다. 장점 코드 단순성: ORM을 사용하면 긴 SQL 쿼리를 작성할 필요가 없으므로 코드 단순성과 가독성이 향상됩니다. 데이터 추상화: ORM은 데이터베이스 구현 세부 사항에서 애플리케이션 코드를 분리하여 유연성을 향상시키는 추상화 계층을 제공합니다. 성능 최적화: ORM은 캐싱 및 일괄 작업을 사용하여 데이터베이스 쿼리를 최적화함으로써 성능을 향상시키는 경우가 많습니다. 이식성: ORM을 통해 개발자는 다음을 수행할 수 있습니다.

현재 페이지를 새로 고치는 js 메소드: 1. location.reload(); 2. location.href; 4. window.location. 자세한 소개: 1. location.reload(), 현재 페이지를 다시 로드하려면 location.reload() 메소드를 사용하십시오. 2. location.href, location.href 속성 등을 설정하여 현재 페이지를 새로 고칠 수 있습니다.

__proto__와 프로토타입은 JS의 프로토타입과 관련된 두 가지 속성으로 약간 다른 기능을 가지고 있습니다. 이 기사에서는 둘 사이의 차이점을 자세히 소개하고 비교하고 해당 코드 예제를 제공합니다. 먼저, 그 의미와 용도를 이해해 봅시다. proto__proto__는 객체의 프로토타입을 가리키는 객체의 내장 속성입니다. 사용자 정의 객체, 내장 객체, 함수 객체를 포함한 모든 객체에는 __proto__ 속성이 있습니다. __proto__ 속으로

JS-Torch 소개 JS-Torch는 구문이 PyTorch와 매우 유사한 딥 러닝 JavaScript 라이브러리입니다. 여기에는 완전한 기능을 갖춘 텐서 객체(추적된 그라디언트와 함께 사용 가능), 딥 러닝 레이어 및 기능, 자동 미분 엔진이 포함되어 있습니다. JS-Torch는 JavaScript의 딥러닝 연구에 적합하며 딥러닝 개발을 가속화할 수 있는 다양한 편리한 도구와 기능을 제공합니다. Image PyTorch는 Meta 연구팀이 개발하고 유지 관리하는 오픈 소스 딥 러닝 프레임워크입니다. 신경망 모델을 구축하고 훈련하기 위한 풍부한 도구와 라이브러리 세트를 제공합니다. PyTorch는 간단하고 유연하며 사용하기 쉽게 설계되었으며 동적 계산 그래프 기능을 통해

차이점: 1. 다양한 용도: PHP는 주로 서버 측 프로그래밍에 사용되는 반면 JavaScript는 주로 클라이언트 측 프로그래밍에 사용됩니다. 2. 다양한 실행 환경: PHP 코드는 서버 측에서 실행되는 반면 JavaScript 코드는 서버 측에서 실행됩니다. 클라이언트 브라우저 3. 다른 구문: PHP는 C 언어의 구문 스타일을 사용하는 서버측 스크립팅 언어인 반면 JavaScript는 클라이언트측 스크립팅 언어입니다. 4. 다른 확장성 등. 연결: PHP와 JavaScript를 함께 사용하여 동적 웹 페이지를 구축할 수 있습니다.
