javascript高级程序设计第五版 pdf

时间: 2023-08-06 14:00:51 浏览: 154
《JavaScript高级程序设计 第五版》是一本经典的JavaScript编程指南,作者是Nicholas C. Zakas。这本书是Web开发人员学习和掌握JavaScript的重要资料之一。它被广泛认可为学习JavaScript的权威指南。 这本书以深入且系统的方式详细介绍了JavaScript语言的各个方面,包括语法、数据类型、函数、对象、DOM操作、事件处理、错误处理等内容。它不仅仅关注基础知识的讲解,还涵盖了一些高级特性和技术,例如闭包、作用域、正则表达式、JSON、Ajax等。 《JavaScript高级程序设计 第五版》以清晰的语言和易懂的示例代码向读者展示JavaScript的核心概念和常见应用。它既适合初学者作为入门教材,也适合有一定经验的开发人员作为参考手册。 这本书的最新版本第五版,相较于前几个版本做了一些更新和改进。它增加了对ES6(ECMAScript 6)的讲解,介绍了一些新的语法和特性,如箭头函数、模块化、解构赋值等。此外,对于旧版中的错误和不完善之处也进行了修正。 总之,《JavaScript高级程序设计 第五版》是一本权威、全面而且易懂的JavaScript学习资料。无论你是初学者还是有一定经验的开发人员,都可以从这本书中获得宝贵的知识和技巧,提升自己的JavaScript编程能力。阅读这本书有助于理解JavaScript的核心概念,掌握有效的编程技巧,提升Web开发的能力和水平。
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javascript高级程序设计第三版

《JavaScript高级程序设计(第3版)》是一本权威的JavaScript编程指南,涵盖了JavaScript语言的各个方面和高级特性。本书由Nicholas C. Zakas撰写,是一位知名的JavaScript专家和作者。 该书详细介绍了JavaScript的基本语法、数据类型、控制流程等基础知识,并深入探讨了函数、对象、正则表达式等高级特性。此外,本书还介绍了DOM操作、事件处理、Ajax、JSON等Web开发相关的内容。读者可以通过学习本书,系统地掌握JavaScript的各个方面,从而能够编写出可维护、高效、优雅的JavaScript代码。 《JavaScript高级程序设计(第3版)》以清晰、易懂的语言讲解了复杂的概念,并配有丰富的示例代码和实际案例,帮助读者理解和应用所学知识。本书不仅适合初学者,也适合有一定JavaScript基础的开发者作为参考手册使用。 随着Web技术的快速发展,JavaScript已经成为构建现代Web应用的重要工具之一。《JavaScript高级程序设计(第3版)》为读者提供了全面、深入的学习和理解JavaScript的资源。无论是对于Web开发者还是对于想要了解JavaScript的任何人来说,这本书都是一本不可或缺的经典之作。 总之,《JavaScript高级程序设计(第3版)》是一本内容丰富、权威性强的JavaScript编程指南,它深入讲解了JavaScript的各个方面和高级特性,对于理解和应用JavaScript具有很高的参考价值。

javascript高级程序设计 pdf

JavaScript高级程序设计是一本由Nicholas C. Zakas编写的经典书籍,全称为《JavaScript高级程序设计:第3版》。这本书是一本面向有一定JavaScript基础的开发者的高级指南,涵盖了JavaScript语言的各个方面和应用领域。 该书分为三个部分:JavaScript核心、客户端JavaScript和服务器端JavaScript。第一部分主要介绍了JavaScript语言的基本语法,数据类型,运算符和操作符,并且详细讲解了函数、对象和数组的概念和应用。读者可以在其中找到许多关于JavaScript编程的实用技巧和最佳实践。 第二部分主要讲解了如何在Web浏览器环境中使用JavaScript来进行DOM操作和事件处理,以及Ajax的应用和XML编程。通过学习本节内容,读者可以了解到如何使用JavaScript创建动态和交互性的网页。 第三部分则介绍了如何在服务器端使用JavaScript,包括了Node.js和Express框架的应用。这一部分展示了JavaScript在后端开发中的潜力和应用场景,可帮助开发者构建高性能和可扩展的Web应用。 总的来说,《JavaScript高级程序设计:第3版》是一本全面深入的JavaScript学习教材,适合有一定JavaScript基础的开发者阅读。通过阅读本书,读者可以系统地学习和掌握JavaScript的核心概念和高级应用,提高自己的JavaScript编程水平。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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