b = 2;
delete a;
delete b;
alert(a); // 1
alert(b); //b被删除了 所以报错
求解释这其中的原委。。。
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var a = 1; //注意这里是分号，不是逗号
b = 2;
delete a;
delete b;
alert(a); // 1
alert(b); //b被删除了 所以报错
求解释这其中的原委。。。展开阅读全文
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baidu下变量的dont delete属性
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delete 只能删除对象的属性，
所以delete a后a的值还是1
b没有通过var定义，b = 2等价于window.b = 2,当然delete b等价于delete window.b，所以b会被删除
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var a = 1;
难道a不也是 window.a 么
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delete可以删除全局变量(局部变量无法删除)，对象的属性。
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delete 不能删除具有DontDelete特性的成员
那什么是具有DontDelete特性的成员呢
例如var 申明的变量，函数名申明的函数,Function对象的length等极少数几个拥有DontDelete特性
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二楼正解。a不是window的属性，你可以试一下window.a输出的是什么东西
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3楼的网址解释的很清楚，就是有点长
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学习了
- js的变量是否可以删除 可以被delete
var test= 1;//不可以被删除； 不可以被deletetest1 = 2； //可以被删除 可以被deletethis.test=3;//可以被delete 可以被删除delete test；//falsedelete test1; // true;delete this.test ; //true;...
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- 使用delete删除var声明的变量
使用delete删除var声明的变量文章的标题的确让人感到难以置信，甚至在《javascript权威指南（第6版）》第5章5.3.1中直截了当的写到： var声明的变量是无法通过delete删除的 但在服务器环境下（比如Tomcat），delete...
- var定义的变量不能用delete删除
1、delete只能删除不是通过var定义的变量var deletefalse='删除不了' undefined deletetrue='能删除' "能删除" delete deletefalse false delete deletetrue true deletefalse "删除不了" ...
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1.删除全局/非全局定义的对象的属性obj = {a:1,b:2,c:3} delete obj.a console.log(obj) //Object {b: 2, c: 3} var obj1 = obj = {a:1,b:2,c:3} delete obj1.a ...直接用delete删除不了全局变量...
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echo delete current path into environmet... set regpath=HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\Session Manager\Environment set evname=BAT_HOME reg delete "%regpath%" ...
- Javascript的变量与delete操作符
转载自：http://tech.idv2.com/2008/01/09/javascript-variables-and-delete-operator/ 刚刚看到一篇好文(原文链接)，对Javascript中的delete操作符分析得很透彻。...Javascript的变量delete操作
- 使用delete 删除指针，真的删除了吗
delete指针我们在用动态内存分配时，经常是用new来...（注意：p只是一个变量，就像是int a=1中的a一样，不过a是整形变量，而p是指针变量）当我们不用p指针时，往往需要用delete p将其释放，我们需要注意的是释放一个...
- 使用delete删除指针
用delete命令处理某个指针，说是把那个指针删除了是不正确的。 delete命令指示释放了那个指针原本所指的那部分内存而已。被delete后的指针p的值（地址值）并非就是NULL，而是随机值。 也就是被delete后，如果不再...
- delete删除属性问题
当使用var创建一个变量时,创建的这个属性是不可配置的,也就是说这个变量无法通过delete运算符删除 var demo1 = 1; //通过var创建一个不可删除的全局变量 demo2 = 2;//创建一个可删除的全局变量 demo2 this.demo3 ...
- C++ 中使用delete删除指针的注意点
p所指的空间。 比如 int* p = new int(1); delete p; 就会在堆上分配一块内存，当作int类型使用...用delete命令处理某个指针，说是把那个指针删除了是不正确的。 delete命令指示释放了那个指针原本所指的那部分内存...
- js delete删除对象的某个属性发现即使把当前对象重新赋值给临时变量后删除临时变量中的属性最终原对象的...
js delete删除对象的某个属性发现即使把当前对象重新赋值给临时变量后删除临时变量中的属性最终原对象的属性也会被删除例如 <html> <head> </head> <body&...
- R语言-删除指定变量或对象
R语言中删除指定变量或对象，可以直接删除某名字的变量或对象，也可以删除以字符串形式表示的变量和对象。 例如： 1、直接删除 >a >rm(a) 2、以字符串形式的方式删除 >a >rm('a') 3、删除不再需要的对象...
- new出的对象数组必须要用delete[]删除，而普通数组delete和delete[]都一样
转载自...结构体等）的存储空间时，不管是否是数组用delete都不会有错！而且能正常释放所有内存，不会导致内存泄露！ 2）对象数组不能用delete,只能用delete[];// 程序B class CTextClassA
- Js中，怎么删除局部变量啊
我用delete,在严格模式中不能用 ``` function JSONRpcClient_poolReturnHTTPRequest(http) { ... delete http;--删除局部变量http else JSONRpcClient.http_spare.push(http); }; ```
- Oracle数据库delete删除普通堆表千万条记录
Oracle数据库delete删除普通堆表千万条历史记录。 直接删除的影响： 1.可能由于undo表空间不足从而导致最终删除失败的问题； 2.可能导致undo表空间过度使用，影响到其他用户正常操作。 改进方案：每删除1k行就...
- C++用delete删除指针指向的堆中空间
用delete删除指针指向的堆中空间 用new关键字创建的内存空间不会被系统自动释放， 因此 1.假如你不去释放，那么该区域的内存始终不能被其他数据所使用。 2.指向该内存的指针是个局部变量，当定义给指针的函数结束并...
- 指针 delete 删除的是它指向的那部分空间
侵权删除 打扰了 蛮不错的、 说白了就是删除的是 指针原本所指的那部分内存而已 指针还可以使用 但是避免野指针 *** ## 指针p的delete: *** p所指的空间。 比如 int* p = new int(1); delete p; 就会在堆上分配一...
- js delete删除对象属性
1.对象属性删除function fun(){this.name = 'mm';}var obj = new fun();console.log(obj.name);//mmdelete obj.name;...2.删除不了原型链中的变量，如：fun.prototype.age = 18; delete obj.age; console
- 结构体中的指针指向申请的内存空间，delete结构体变量前必须要释放吗？
 593行是必须的吗？解释下要或不要的原因。
- Vue.delete()删除data中对象的属性
想要删除data中一个对象的属性 data(){ return{ userinfo:{ ...发现用delete this.userinfo.key无法删除 改用Vue.delete()方法成功删除 /* delete this.userinfo.keys */ //js中删除js对象属性...
- c++的new和delete的方法使用以及不用new定义变量
new和delete运算符用于动态分配和撤销内存的运算符 new用法: 1. 开辟单变量地址空间 1)new int; //开辟一个存放数组的存储空间,返回一个指向该存储空间的地址.int *a = new int 即为将一个int类型的地址...
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此文档有详细奥特曼大全及关系明细
- Activiti 工作流入门到大神
什么是流程、工作流作用、Activiti背景简介、Activiti流程设计器安装、Activity环境搭建、通过HelloWorld掌握 Activiti操作流程的步奏、常见API使用、流程部署管理(发布流程、查看流程定义、删除流程、查看流程附件)、流程实例管理(启动流程、查看任务、认领任务、办理任务、查看流程状态) 什么是流程、工作流作用、Activiti背景简介、Activiti流程设计器安装、Activity环境搭建、通过HelloWorld掌握 Activiti操作流程的步奏、常见API使用、流程部署管理(发布流程、查看流程定义、删除流程、查看流程附件)、流程实例管理(启动流程、查看任务、认领任务、办理任务、查看流程状态) QQ:362969068
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课程涵盖了OpenGL开发的方方面面,对开发中经常用到的开发知识点进行讲解,从实战的角度进行编码设计. 第1章-环境建立 第2章-基础图元 第3章-三维世界 第4章-纹理多彩世界 第5章-显存的分配-优化 第6章-场景控制 第7章-光照-真实世界 第8章-模型 第9章-UI制作 第10章-场景编辑器制作 第11章-地形 第12章-脚本引入-lua 教程从最最本的固定管线开始,一节课一个知识点,从实战的角度出发,结合项目开发中经常用到的知识点作深入的讲解,以面向对象的编成方式对知识点进行封装,可以直接引入到项目中使用.通过课程的学习,掌握OpenGL图形编程技巧,并能学以致用.
- matlab神经网络30个案例分析
【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别，建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征，分别是前面提及过的：最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8)，使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据，选定反馈神经网络的输入、输出节点，来反映电力系统负荷运行的内在规律，从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后，以改良三比值法为基础，建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值（MIV，Mean Impact Value）方法来说明如何使用神经网络来筛选变量，找到对结果有较大影响的输入项，继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理，建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度），这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此，需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系，从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像，图像来自不同的10个人，每人5幅图像，人脸的朝向分别为：左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络，对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多，不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理，在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中，建立模型时选用的每个样本（即病例）数据包括10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度）的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值（各特征的3个最大数据的平均值）共30个数据。明显，这30个输入自变量相互之间存在一定的关系，并非相互独立的，因此，为了缩短建模时间、提高建模精度，有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理，在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户，快速地利用神经网络解决实际问题，MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用，MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱（拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱）。
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