# jQuery 深度拷贝
在日常的前端开发中，我们经常需要处理对象的拷贝。而有时候，简单的浅拷贝并不能满足我们的需求，我们需要实现一个深度拷贝。在jQuery中，有一个方便的方法`$.extend()`可以帮助我们实现深度拷贝。
## 什么是深度拷贝？
深度拷贝是指将一个对象的所有属性和嵌套对象的属性都完全拷贝到一个新的对象中，而不仅仅是拷贝它们的引用。
## jQuery 的 `$.e
# 实现 jQuery 深度克隆：新手指南
在编程特别是前端开发中，深度克隆（deep clone）对象是一个常见需求。通过深度克隆，我们可以创建一个与原对象完全独立的副本。接下来，我们将介绍如何使用 jQuery 来实现深度克隆的过程。
## 流程概述
以下是实现 jQuery 深度克隆的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 引入 jQuery
有人问，拷贝和克隆不都是“复制”的意思吗。 这位看官问的好，一般情况下是一样的，但在jquery中却有些不同。jqurey深度拷贝一般只js对象的复制，是$.extend()方法，jquery深度克隆一般指dom对象的复制，是$.clone()方法。 $.extend() 语法：jQuery.ext
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2018-11-22 09:46:00
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javascript 数组的深度复制一般情况下，使用 “=” 可以实现赋值。但对于数组、对象、函数等这些引用类型的数据，这个符号就不好使了。1. 数组的简单复制1.1 简单遍历最简单也最基础的方式，自然是循环处理。示例：function array_copy(arr) {
var out = [], i, len;
if (out[i] instanceof Array
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2023-06-10 22:39:41
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文章目录jQuery其他方法1. jQuery 对象拷贝2. jQuery 多库共存3. jQuery 插件 jQuery其他方法1. jQuery 对象拷贝如果想要把某个对象拷贝（合并） 给另外一个对象使用，此时可以使用 $.extend() 方法 语法：$.extend([deep], target, object1, [objectN])deep: 如果设为true 为深拷贝， 默认为fa
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2023-10-11 22:28:58
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# 深度拷贝多个对象的方法：jQuery clone()
在开发中，有时候我们需要对一个对象进行深度拷贝，即复制对象的所有属性和子属性。jQuery提供了一个非常方便的方法来实现深度拷贝，那就是`clone()`方法。通过`clone()`方法，我们可以轻松地复制一个或多个对象，并且可以选择是否深度拷贝对象的子属性。
## 使用`clone()`方法进行深度拷贝
`clone()`方法是jQ
jQuery其他方法主要包括：jQuery拷贝对象，多库共存和jQuery插件。下面将详细介绍它们三个！一、jQuery拷贝对象如果想要把某个对象拷贝（合并）给另外一个对象使用，此时可以使用$.extend()方法。语法$.extend([deep],target,object1,[objectN])参数deep:如果设置为true为深拷贝，默认为false浅拷贝target:要拷贝的目标对象ob
# 深度学习 深度报道
深度学习是一种机器学习技术，通过多层神经网络模拟人类大脑的工作原理，可以用来处理复杂的数据、识别模式、进行预测等任务。深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域都取得了巨大的成功。本文将介绍深度学习的基本概念以及一个简单的代码示例。
## 深度学习的基本概念
深度学习的核心是神经网络，神经网络由多个神经元组成，每个神经元接收输入并产生输出。神经网络的层数越多，就
双目深度估计——视差到深度的两种推导方法 文章目录双目深度估计——视差到深度的两种推导方法0. 基本假设1. 几何法（直观）2. 相机参数推导法3. 总结 0. 基本假设假设双目系统是标准形式，即：两相机内参数相同，即焦距、分辨率等参数一致；两相机光轴平行；成像平面处于同一水平线；假设以左相机坐标系为主坐标系，也就是说两相机只存在X轴方向上的平移变换。1. 几何法（直观）设上面的所有长度的单位为m
基于光场相机的深度估计主要四类方法：目录1、基于多视角的立体匹配2、基于重聚焦、散焦、阴影、纹理等多线索融合的方法3、基于EPI4、基于深度学习参考文献1、基于多视角的立体匹配根据光场相机的成像原理，可以将光场图像想像成为多个虚拟相机在多个不同视角拍摄同一场景得到图像的集合，那么此时的深度估计问题就转换成为多视角立体匹配问题。多视点深度估计的一个主要线索是三维场景经过多个相机成像在不同图像之间形成
双目深度算法——基于Cost Volume的方法（GC-Net / PSM-Net / GA-Net）双目深度算法——基于Cost Volume的方法（GC-Net / PSM-Net / GA-Net）1. GC-Net1.1 网络结构及损失函数2. PSM-Net2.1 网络结构及损失函数3. GA-Net3.1 网络结构及损失函数 双目深度算法——基于Cost Volume的方法（GC-N
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2023-10-26 15:41:47
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一、简介 从2D图像估计深度是场景重建和理解任务的关键步骤，例如3D目标检测和分割。基于单目图像获得深度信息被定义为MDE问题（Monocular Depth Estimation）。二、参考文献与资料参考论文：1、Deep Ordinal Regression Network for Monocular Depth Estimation(CVPR, 201
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2023-10-23 18:28:06
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一、什么是深度学习？1 为什么叫“深度学习”最初的深度学习主要是指人工神经网络。人工神经网络（下文简称“神经网络”）起源于生物学，但在发展的过程中逐渐摆脱了生物学的气质，而更加偏重统计学、信号学等内容，从而在实践应用中发挥日益重要的作用。人工智能领域的研究重心从结构化或者说高度符号化的知识、规则等构建出的 “专家系统” 转向了数据驱动的 “机器学习”，很大程度上就得益于神经网络的蓬勃发展。下图是一
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2023-09-06 09:08:28
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第1章关键字1.1、定义与声明的区别：定义创建了对象并为对象分配了内存，声明没有分配内存1.2、register请求编译器尽可能将变量存在CPU寄存器中以提高访问速度，register变量必须为CPU寄存器所能接受的类型，它须是一个单一的值，并且长度<=整型的长度，由于register变量可能不放在内存中，故不可以用”&”来获取它的地址1.3、函数前面加static使得函数成为静态函
1.1 读懂什么是DL深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。 深度学习其实是一种机器学习的算法：神经网络，也就是一个复杂的 f函数了。它的特点是可以不断的叠加层数。每增加一层，其实也就是就多套了一层函数。
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2023-07-21 17:34:31
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这是一个arXiv上2020年6月底上传的综述“A Survey on Deep Learning for Localization and Mapping: Towards the Age of Spatial Machine Intelligence“，作者来自英国牛津大学，文章覆盖了odometry、mapping和SLAM等。这是一个arXiv上2020年6月底上传的综述“A Survey
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2023-07-28 21:55:01
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一、深度学习（deep Learning）深度学习是机器学习的一个分支。是一种以人工神经网络为架构，对数据进行特征学习的算法。深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。卷积：自动提取特征值全连接层：主要做分类
文章目录前言一、什么是深度学习二、深度学习与机器学习的区别三、深度学习的应用场所1、计算机视觉2、语音识别3、自然语言处理四、深度学习最常用的工具——神经网络总结 前言前面笔者带领大家简单的了解了一下什么是机器学习，并且实现了机器学习的一个简单例子，接下来我们要着重讲的便是机器学习中的深度学习领域一、什么是深度学习 首先我们要
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2023-10-08 00:18:41
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神经网络在二十世纪五十年代提出，在二十世纪七八十年代几乎一统天下，很多人工智能的研究人员对神经网络寄予了厚望，以为机器的智能化时代随着神经网络的发展而来临。所有人都对这个结构复杂，与人类的神经结构有一定相似性的东西充满了期待，可惜这么多年过去，神经网络似乎陷入了某种困境，而且当年的辉煌也开始黯淡了下来，在分类方面，被支持向量机打得节节败退，而在降维方面，似乎也很难敌过一些统计方法。在21世纪的前十
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2014-05-08 09:03:00
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2014-05-08 09:02:00
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