深入探究JavaScript压缩技术与实践

下载需积分: 9 | ZIP格式 | 1KB | 更新于2025-01-03 | 73 浏览量 | 0 下载量 举报
收藏
资源摘要信息:"test_ptmk是一个以JavaScript为主题的知识分享。由于描述部分和标题一样,没有提供更具体的信息,所以很难给出更深入的知识点。不过我们可以从标题中猜测,这个文件可能是一个测试或者示例性质的文件,用于展示或测试JavaScript的一些特性或函数。文件名中包含的‘ptmk’可能是某个项目的缩写或特定代码库的名称,不过没有更多上下文信息,很难做出准确的判断。" 由于给定的文件信息非常有限,我们无法确定确切的知识点。但是,基于标题中出现的“JavaScript”这一标签,我们可以假设该文件与JavaScript编程语言有关。下面将尝试从这个角度详细说明可能的知识点: 1. JavaScript简介: JavaScript是一种高级、解释型的编程语言,它被广泛用于网页开发中,实现了网页的动态交互效果。它是一种轻量级的脚本语言,可嵌入HTML中,通过浏览器执行。 2. JavaScript基本语法: - 变量声明:使用var、let或const声明变量。 - 数据类型:JavaScript中的数据类型包括字符串(String)、数字(Number)、布尔(Boolean)、对象(Object)、数组(Array)、函数(Function)等。 - 控制结构:包括条件语句(if-else、switch)和循环语句(for、while)。 - 函数:JavaScript中的函数可以是命名函数或匿名函数,可以使用函数表达式或箭头函数。 3. DOM操作: - JavaScript可以操作文档对象模型(Document Object Model),即DOM,这是对HTML文档的编程接口。 - 通过DOM操作,可以动态地创建、添加、修改或删除网页中的元素。 4. 事件处理: - JavaScript可以处理各种事件,例如点击、悬停、提交表单等。 - 事件监听和事件冒泡机制允许开发者控制元素的交互行为。 5. 异步编程: - JavaScript支持异步编程,常用的异步模式包括回调函数、Promise对象和async/await语法。 6. JavaScript框架和库: - 当前流行的JavaScript库和框架,例如jQuery、React、Vue、Angular等,都极大地丰富了JavaScript的功能。 7. 测试JavaScript代码: - 单元测试和集成测试是确保代码质量的重要环节。 - 常用的JavaScript测试框架有Mocha、Jest、jasmine等。 8. 性能优化: - 对JavaScript代码进行性能优化,提高执行效率和运行速度,是前端开发中不可或缺的技能。 由于压缩包子文件的文件名称列表中只提供了单一的文件名“test_ptmk-main”,这表示我们仅有一个文件作为分析的依据,该文件名很可能指代包含主要测试内容或功能的JavaScript文件。如果文件中包含了测试用例或示例代码,那么它们可能展示了一些具体的JavaScript编程技巧和最佳实践。 由于缺乏详细内容,我们无法提供更深入的技术细节和应用场景,建议访问文件以获取更具体的信息,并按照实际内容进一步学习和探索。

相关推荐

filetype

def test_mobilenet(): # todo 加载数据, 224*224的大小 模型一次训练16张图片 train_ds, test_ds, class_names = data_load(r"C:\Users\wjx\Desktop\项目\data\flower_photos_split\train", r"C:\Users\wjx\Desktop\项目\data\flower_photos_split\test", 224, 224, 16) # todo 加载模型 model = tf.keras.models.load_model("models/mobilenet_fv.h5") # model.summary() # 测试,evaluate的输出结果是验证集的损失值和准确率 loss, accuracy = model.evaluate(test_ds) # 输出结果 print('Mobilenet test accuracy :', accuracy) test_real_labels = [] test_pre_labels = [] for test_batch_images, test_batch_labels in test_ds: test_batch_labels = test_batch_labels.numpy() test_batch_pres = model.predict(test_batch_images) # print(test_batch_pres) test_batch_labels_max = np.argmax(test_batch_labels, axis=1) test_batch_pres_max = np.argmax(test_batch_pres, axis=1) # print(test_batch_labels_max) # print(test_batch_pres_max) # 将推理对应的标签取出 for i in test_batch_labels_max: test_real_labels.append(i) for i in test_batch_pres_max: test_pre_labels.append(i) # break # print(test_real_labels) # print(test_pre_labels) class_names_length = len(class_names) heat_maps = np.zeros((class_names_length, class_names_length)) for test_real_label, test_pre_label in zip(test_real_labels, test_pre_labels): heat_maps[test_real_label][test_pre_label] = heat_maps[test_real_label][test_pre_label] + 1 print(heat_maps) heat_maps_sum = np.sum(heat_maps, axis=1).reshape(-1, 1) # print(heat_maps_sum) print() heat_maps_float = heat_maps / heat_maps_sum print(heat_maps_float) # title, x_labels, y_labels, harvest show_heatmaps(title="heatmap", x_labels=class_names, y_labels=class_names, harvest=heat_maps_float, save_name="images/heatmap_mobilenet.png")

76 浏览量