Array.stride在JavaScript中实现迭代数组元素的stride方法

需积分: 13 0 下载量 71 浏览量 更新于2024-11-30 收藏 3KB ZIP 举报
资源摘要信息:"Array.stride是一个JavaScript库,通过扩展Array原型,为数组添加了一个名为`.stride()`的新方法,允许开发者在每次循环迭代中处理多个数组元素。该模块的安装和使用非常简单,且兼容性良好,既可以在Node.js环境下使用,也可以在浏览器环境中通过简单的包含方式来使用。该方法的引入,尤其适用于需要跨元素处理数据的场景,提高了代码的简洁性和可读性。" 知识点详细说明: 1. JavaScript数组操作:在JavaScript中,数组是一种用于存储多个值的有序列表的数据结构。数组的常用操作包括但不限于:增加、删除元素,获取或设置元素的值,遍历数组等。但JavaScript标准数组本身不支持步幅遍历(即每次跳过一定数量的元素进行迭代),Array.stride库正是为了解决这一问题而生。 2. 步幅遍历(Stride Traversal):步幅遍历是一种特殊的数组遍历方式,在这种遍历中,迭代器不是逐个元素进行遍历,而是按照固定的步幅跳过一定数量的元素。例如,步幅为3时,迭代器会分别处理数组中的索引为0、3、6、...的元素。这种方法在某些算法中非常有用,尤其是当需要以一定间隔处理数组元素时。 3. Array.stride库的安装与使用: - 在Node.js环境中,通过npm安装Array.stride,命令为`npm install array.stride`。 - 安装完成后,使用`require('array.stride')`来引入模块,它会自动修改Array的原型。 - 在浏览器中使用该库时,需要将库文件包含到HTML文件中。库中没有使用特定于Node.js的代码,因此兼容性良好。可以直接通过`<script>`标签引入或者将库代码复制粘贴到自己的JavaScript文件中。 4. Array.stride的API: - `.stride(callback [, default_value ])`是库中扩展的Array原型方法。其作用是为数组添加步幅遍历的能力。 - `callback`函数:每次遍历数组时执行的函数,它至少接受一个参数,即当前遍历到的数组元素。如果在`.stride()`调用时提供了`default_value`参数,那么当遍历的索引超出了数组长度时,将使用`default_value`作为回调函数的参数,以此来避免数组越界的错误。 - `default_value`参数:可选参数,用于设置步幅遍历中回调函数的默认值。当遍历到数组末尾,没有足够的元素时,将使用`default_value`作为回调函数的参数。 5. 编程实践中的应用:步幅遍历可以应用在多种场景中,比如在处理图像像素数据时,可能需要每隔一定像素处理一次;或者在统计分析时,可能需要对数据集合进行采样,而非逐个分析所有数据。使用Array.stride可以非常方便地实现这些功能,而无需手动编写复杂的循环逻辑。 总结来说,Array.stride库通过扩展JavaScript数组的原型,为数组对象增加了一个简单易用的`.stride()`方法,极大地丰富了JavaScript数组的操作能力,并能够帮助开发者提高代码的效率和可读性。该库的通用性和轻量级设计使其成为在多个应用场景中都非常实用的工具。

def block1(x, filters, kernel_size=3, stride=1, conv_shortcut=True, name=None): """A residual block. Arguments: x: input tensor. filters: integer, filters of the bottleneck layer. kernel_size: default 3, kernel size of the bottleneck layer. stride: default 1, stride of the first layer. conv_shortcut: default True, use convolution shortcut if True, otherwise identity shortcut. name: string, block label. Returns: Output tensor for the residual block. """ bn_axis = 3 if backend.image_data_format() == 'channels_last' else 1 if conv_shortcut: shortcut = layers.Conv2D( 4 * filters, 1, strides=stride, name=name + '_0_conv')(x) shortcut = layers.BatchNormalization( axis=bn_axis, epsilon=1.001e-5, name=name + '_0_bn')(shortcut) else: shortcut = x #第一个卷积结构 x = layers.Conv2D(filters, 1, strides=stride, name=name + '_1_conv')(x) x = layers.BatchNormalization( axis=bn_axis, epsilon=1.001e-5, name=name + '_1_bn')(x) x = layers.Activation('relu', name=name + '_1_relu')(x) #第二个卷积结构 x = layers.Conv2D( filters, kernel_size, padding='SAME', name=name + '_2_conv')(x) x = layers.BatchNormalization( axis=bn_axis, epsilon=1.001e-5, name=name + '_2_bn')(x) x = layers.Activation('relu', name=name + '_2_relu')(x) #第三个卷积结构 x = layers.Conv2D(4 * filters, 1, name=name + '_3_conv')(x) x = layers.BatchNormalization( axis=bn_axis, epsilon=1.001e-5, name=name + '_3_bn')(x) x = layers.Add(name=name + '_add')([shortcut, x]) x = layers.Activation('relu', name=name + '_out')(x) return x def stack1(x, filters, blocks, stride1=2, name=None): """A set of stacked residual blocks. Arguments: x: input tensor. filters: integer, filters of the bottleneck layer in a block. blocks: integer, blocks in the stacked blocks. stride1: default 2, stride of the first layer in the first block. name: string, stack label. Returns: Output tensor for the stacked blocks. """ x = block1(x, filters, stride=stride1, name=name + '_block1') for i in range(2, blocks + 1): x = block1(x, filters, conv_shortcut=False, name=name + '_block' + str(i)) return x

2023-05-30 上传