for of和for ib区别

for...of 和 for...in 的主要区别在于它们迭代的对象不同。

for...of 循环用于迭代可迭代对象（例如数组、字符串、Map、Set 等），它会迭代对象中的值，而不是键。它的语法如下：

for (let value of iterable) {
  // code block to be executed
}

for...in 循环用于迭代对象的可枚举属性，例如对象的键或数组的索引。它的语法如下：

for (let key in object) {
  // code block to be executed
}

需要注意的是，for...in 循环不应该用于迭代数组，因为它会迭代数组对象中的所有可枚举属性，包括数组原型链上的属性。而 for...of 循环只会迭代数组中的值。

相关问题

ERROR: Could not find method dependencyResolutionManagement() for arguments [settings_egxdwm39ib6tfn3cxn3glu3cu$_run_closure1@23b3a637] on settings 'Test01app' of type org.gradle.initialization.DefaultSettings. Open File

这个错误通常是由于 Gradle 版本不兼容或项目配置错误导致的。您可以尝试以下几种方法解决该问题：

1. 检查 Gradle 版本是否正确。如果您使用的 Gradle 版本过低或过高，可能会导致该错误。可以尝试更改 Gradle 版本，或者使用 Gradle Wrapper 来管理 Gradle 版本。

2. 检查项目配置是否正确。该错误通常是由于项目配置错误导致的。可以尝试检查项目的 build.gradle 和 settings.gradle 文件是否正确配置。

3. 清除 Gradle 缓存。有时候 Gradle 缓存会导致问题，可以尝试清除 Gradle 缓存。在终端或命令行中输入 `./gradlew cleanBuildCache` 命令即可清除 Gradle 缓存。

希望以上方法能够帮到您解决问题。

帮我润色论文。In this paper, we propose a balancing training method to address problems in imbalanced data learning. To this end, we derive a new loss used in the balancing training phase that alleviates the influence of samples that cause an overfitted decision boundary. The proposed loss efficiently improves the performance of any type of imbalance learning methods. In experiments on multiple benchmark data sets, we demonstrate the validity of our method and reveal that the proposed loss outperforms the state-of-the-art cost-sensitive loss methods. Furthermore, since our loss is not restricted to a specific task, model, or training method, it can be easily used in combination with other recent resampling, meta-learning, and cost-sensitive learning methods for class-imbalance problems. Our code is made available at https://github.com/pseulki/IB-Loss.

在本文中，我们提出了一种平衡训练方法，以解决不平衡数据学习中的问题。为此，我们在平衡训练阶段推导出一种新的损失，以减少导致过度拟合决策边界的样本的影响。所提出的损失有效提高了任何类型的不平衡学习方法的性能。在多个基准数据集的实验中，我们证明了我们的方法的有效性，并发现所提出的损失优于最先进的成本敏感损失方法。此外，由于我们的损失不受特定任务、模型或训练方法的限制，它可以轻松与其他最近的重采样、元学习和成本敏感学习方法结合使用，以解决类不平衡问题。我们的代码可在 https://github.com/pseulki/IB-Loss 获得。