JS API的手写题有哪些

JS API的手写题主要包括以下几个方面：

1. DOM 操作：手写实现常见的 DOM 操作，如获取元素、添加/删除元素、修改元素属性等。

2. Ajax 请求：手写实现使用原生 JavaScript 发起 Ajax 请求，包括发送 GET/POST 请求、处理响应数据等。

3. Promise：手写实现 Promise 的基本功能，包括创建 Promise 对象、处理异步操作、链式调用等。

4. EventListener：手写实现自定义事件监听器，包括添加事件监听、触发事件、移除事件监听等。

5. 模块化：手写实现简单的模块化功能，包括定义模块、导出/导入模块等。

6. 原生动画：手写实现基于 requestAnimationFrame 的动画效果，包括控制动画帧率、实现动画效果等。

这些手写题可以帮助你更好地理解和掌握 JavaScript 的基础知识和常用的 API。

相关问题

基于Tensorflow.js在线手写数字识别国内外概况

TensorFlow.js 是一个由 Google 开源的 JavaScript 深度学习框架，它可以在浏览器或 Node.js 环境中运行，用于构建和训练神经网络模型。基于 TensorFlow.js，国内外都出现了许多在线手写数字识别应用。

在国内，阿里云推出了笔记识别小程序，用户可以在网页上写数字或字母，该程序就会识别并转化成文本。另外，科大讯飞也推出了自己的手写数字识别应用，用户可以通过手机拍照，识别出图片中的手写数字。

在国外，TensorFlow.js 官方提供了一个手写数字识别的演示，用户可以在网页上写数字，并得到 Tensorflow.js 识别出的结果。此外，亚马逊 AWS 也提供了手写数字识别服务，用户可以通过 AWS 的深度学习 API 进行数字识别。

基于tensorflow.js的在线手写数字识别json文件

很抱歉，我无法提供基于tensorflow.js的在线手写数字识别的json文件。作为语言模型，我不能创建或提供任何实际的代码或数据文件。但我可以向您解释如何训练一个能够识别手写数字的模型，并将其导出为json文件，以便在tensorflow.js中使用。

首先，您需要准备一个手写数字的数据集。您可以使用MNIST数据集，它包含大量的手写数字图像和对应的标签。您可以在TensorFlow中使用Keras API来加载和处理MNIST数据集。然后，您需要定义一个神经网络模型，用于训练您的数据集。您可以使用Keras API来创建和训练模型。在训练期间，您可以使用验证集来评估模型的性能。

一旦您的模型训练完成并表现良好，您可以将其导出为JSON格式。使用TensorFlow.js中的`tfjs-converter`库，您可以将您的Keras模型转换为TensorFlow.js格式。以下是一个示例代码片段，演示如何导出Keras模型并将其转换为TensorFlow.js格式：

import tensorflow as tf
import tensorflowjs as tfjs

# 加载和处理MNIST数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

# 定义神经网络模型
model = tf.keras.Sequential([
  tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译和训练模型
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))

# 导出Keras模型为SavedModel格式
tf.saved_model.save(model, 'saved_model')

# 将SavedModel转换为TensorFlow.js格式
tfjs.converters.convert_tf_saved_model('saved_model', 'tfjs_model')

在上面的示例中，我们首先加载和处理MNIST数据集，然后定义了一个具有两个密集层的神经网络模型。我们使用`sparse_categorical_crossentropy`作为损失函数，因为我们的标签是整数形式的。我们使用`fit`方法来训练模型，并使用验证集来评估模型的性能。

一旦模型训练完成，我们将其保存为SavedModel格式，并使用`convert_tf_saved_model`函数将其转换为TensorFlow.js格式。转换后，您将获得一个包含模型权重和架构的json文件和一个二进制文件。您可以在TensorFlow.js中使用这些文件来加载和使用您的模型。

希望这可以帮助您开始使用tensorflow.js创建手写数字识别模型！