Javascript伪数组与arguments 什么是伪数组？所谓伪数组，也称为类数组对象，指的是可以通过索引属性访问元素并且拥有 length 属性的对象。 以下为一个简单的伪数组的例子： 123456const arrFake = { 0: 'name', 1: 'age', 2: 'job', length: 3} 它所对应的数组如下所示： 1cons 2022-03-19 前端 Javascript
V8引擎的垃圾回收机制 一、Javascript内存管理JavaScript内存的流程很简单，分为3步： 分配给使用者所需的内存 使用者拿到这些内存，并使用内存 使用者不需要这些内存了，释放并归还给系统 那么这些使用者是谁呢？举个例子：12345var num = ''var str = 'Zh'var obj = { name: 'Zh' 2022-03-10 前端 Javascript V8 垃圾回收机制
Javascript如何避免内存泄漏 一、如何监控内存状况这里借用一下林三心大佬的图文。 浏览器任务管理器打开方式：在浏览器顶部右键，打开任务管理器： 打开后，可以看到内存和JavaScript内存： 内存：页面里的原始内存，也就是DOM节点的总占用内存 JavaScript内存(括号里)：是该页面中所有可达对象的总占用内存 那什么是可达对象呢？简单说就是：就是从初始的根对象（window或者global）的指针开始，向下搜索 2022-03-10 前端 Javascript 内存泄漏
Javascript中isNaN和Numer.isNaN的区别 isNaN()当我们将参数传入isNaN时，它的内部实现调用了Number()方法将参数转换为Number类型，如下所示。 1234567Number('') // 0Number(null) // 0Number(true) // 1Number(false) // 0Number(undefined) // NaNNumber('aa') // NaN 2022-03-09 前端 Javascript
词法作用域？动态作用域？闭包是如何产生的？ 词法作用域词法作用域就是定义在词法阶段的作用域，就是说跟我们写代码时将变量定义在哪个函数作用域或者块作用域中有关系，大多数情况是不变的（evel/with会修改） 图片来自《你不知道的Javascript》 包含着全局作用域，包括标识符foo 包含着foo所创建的作用域，包括标识符：a,bar和b 包含着bar所创建的作用域, 包括标识符c无论函数在哪里被调用，它的词法作用域都只有函数被声明 2022-03-08 前端 Javascript 闭包
Javascript的事件循环机制(event loop) 一、Javascript引擎的特点：单线程与非阻塞单线程JavaScript的单线程，与它的用途有关。作为浏览器脚本语言，JavaScript的主要用途是与用户互动，以及操作DOM。这决定了它只能是单线程，否则会带来很复杂的同步问题。 比如，假定JavaScript同时有两个线程，一个线程在某个DOM节点上添加内容，另一个线程删除了这个节点，这时浏览器应该以哪个线程为准？ 为了利用多核CPU的 2022-03-04 前端 Javascript
论文速读：TwoStreamVAN 1. Introduction 原文地址：TwoStreamVAN: Improving Motion Modeling in Video Generation 像素级视频预测[27，36，40]和生成方法的一个主要问题是，它们试图在单个纠缠生成器中对静态内容和动态运动进行建模，而不管它们是否在潜在空间中解开运动和内容\ 本文认为在解码阶段分离运动和内容建模是至关重要的。一方面，它消除了内容生 2020-12-25 计算机视觉 深度学习 视频生成 GAN
论文速读：G3AN 1. Introduction 原文地址：G3AN: Disentangling Appearance and Motion for Video Generation 在推断和建模人类视频的分布时，生成模型面临三个主要挑战:(a)生成不确定运动，(b)在整个生成的视频中保持人类外观，以及(c)建模时空一致性。 本文提出了一个新的被简化的生成模型G^{3}AN，以学习视频生成因子外观和运动的解纠结 2020-12-24 计算机视觉 深度学习 视频生成 GAN
论文速读：ImaGINator 1. Introduction本文提出了一个新的conditional GAN模型，即ImaGINator，在给定单个图像c_{a}、运动类c_{m}以及噪声z的条件下，生成视频序列，如下图所示。 原文地址：ImaGINator: Conditional Spatio-Temporal GAN for Video Generation ImaGINator的特性如下： 采用了一种新的时空融 2020-12-23 计算机视觉 深度学习 视频生成 GAN
论文速读：MoCoGAN Decomposing Motion and Content for Video 1. Introduction视频中的视觉信号可以分为内容和运动。内容指定视频中的对象，运动描述它们的动态。在此基础上，本文提出了基于运动和内容分解的生成性对抗网络(MoCoGAN)的视频生成框架。 代码地址：https://github.com/sergeytulyakov/mocogan. 1.1 Related Work 使用循环机制来生成视频片段中帧的运动嵌入（motion）。 使用卷 2020-12-21 计算机视觉 深度学习 视频生成 GAN
