哪里有netscape.javascript.JSObject这个包?

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JSObject.getWindow()方法找不到问题( 类 netscape.javascript.JSObject.getWindow)

第一种方法:再java环境变量classpath中添加: ...如果不行还报错找不到符号JSObject.getWindow() 第二种方法:找到sdk 找到jfxrt.jar,一般在plugin.jar前边。并删除就好了。我是第二种。 ...

netscape.javascript.JSObject

applet 调用js 所需 JSObject.getWindow(this).eval("javascript:alert(111)");

netscape.javascript.JSObject 类(

遇到需要导入netscape.javascript.JSObject 这个类时,可以到java的jre下找到plugin.jar;并把该jar加到classpath中即可。(%JAVA_HOME%/jre/lib/plugin.jar)我本地的路径是:C:/Program Files/Java/jdk1.7.0/jre/...

netscape.javascript.JSObject,位置,及用,JSObject,访问,JavaScript

包netscape.javascript.JSObject的位置在. C:/WINDOWS/java/Packages/下面的某个ZIP文件夹下... 如果您需要在 Java 中使用 JavaScript 对象,您必须在您的 Jav

netscape.javascript.JSObject

在编译一工程时,遇到netscape.javascript.JSObject 这个类,从网上找了半天,才知道是java的jre下面的中。我本地的路径是:D:\Program Files\Java\jdk1.6.0_07\jre\lib\plugin.jar.把plugin.jar加到classpath中...

applet调用js:导入netscape.javascript.JSObject包

的位置:  ...//jdk1.7.0_01/jre/lib/plugin.jar 在eclipse中编译applet时要在applet所在项目编译选项中添加此external JAR

Doc for netscape.javascript.JSObject

http://members.ozemail.com.au/~phoenix1/html/packages.htm#1013126

JavaScript中解析JSON --- json.js 、 json2.js 以及 json3.js的使用区别

JavaScript中使用JSON...JSON官方(http://www.json.org/)提供了一json.js,json.js是JSON官方提供的在JavaScript中解析JSON的js包,json.js、json2.js、json3.js是从旧到新的三版本,现在一般使用json3.js。...

netscape.javascript.JSException: Unknown source:Invalid argument.

今天在修改老的applet代码时,发现无法从applet中使用JSObject来open一新窗口,总是提示错误netscape.javascript.JSException: Unknown source:Invalid argument, google了下,没发现什么有用的信息,无奈之下...

javaScript学习笔记(一)js基础

JavaScript是目前web开发中不可缺少的脚本语言,js不需要编译即可运行,运行在客户端,需要通过浏览器来解析执行JavaScript代码。 诞生于1995年,当时的主要目的是验证表单的数据是否合法。 Java...

【转】java.lang.NoClassDefFoundError: netscape/javascript/JSObject

javax.swing.JPanel 的 main() 中发生异常 java.lang.NoClassDefFoundError: netscape/javascript/JSObject at java.lang.Class.forName0(Native Method)

1. JavaScript主要的三组成部分

JavaScript的三部分主要包括: ECMAScript(核心),DOM(文档对象模型),BOM(浏览器对象模型) 一、ECMAScript 首先来说一下什么是ECMAScript ,用一句话来概述就是:ECMAScript就是提供核心语言的功能。    ...

netscape.javascript.JSException: TypeError: 'undefined' is not an object (evaluating '$scope.DocBook...

<p>netscape.javascript.JSException: TypeError: 'undefined' is not an object (evaluating '$scope.DocBook5Converter.$new' <p>I'm using Nashorn JS Engine</p><p>该提问来源于开源项目&#...

JSObject.call()--Applet与Javascript通讯

JSObject.call() Java Method---invoke a method of a JavaScript object AvailabilityPart of the netscape.javascript package included with Navigator 3.0 Synopsis public Object call(String methodName, ...

JS/JavaScript中解析JSON --- JSON.parse()、JSON.stringify()以及$.parseJSON()使用详解

现在JSON格式在web开发中非常重要,特别是在使用ajax开发项目的过程中,经常需要将后端响应的JSON格式的字符串返回到前端,前端解析成JS对象值(JSON 对象),再对页面进行渲染。 在数据传输过程中,JSON是以文本,...

javascript Date 日期格式化 formatDate, require.js 模块 支持全局js引入 / amd方式加载

* 引入AMD加载方式: require.js CDN https://cdn.bootcss.com/require.js/2.3.5/require.js * 创建模块文件./js/util/date.js buggy: 对于格式 "yyyyMMddHHmmss", 输出undefined (function (global, factory...

JS引擎理解并优化javascript代码

序言:作为一名前端工程师,对于javascript大家都不陌生,篇文章从更深层次的方向——JS引擎去理解javascript到底是怎么运行的,从而进行优化。 JS Engine—— JS 引擎介绍 一、基本介绍 js引擎是一专门运行...

js面试题

JavaScript 的组成 JavaScript 由以下三部分组成: ECMAScript(核心):JavaScript 语言基础 DOM(文档对象模型):规定了访问 HTML 和 XML 的接口 BOM(浏览器对象模型):提供了浏览器窗口之间进行交互的对象和...

JavaScript是什么?JavaScript功能哪些?

JavaScript,也称ECMAScript,是一种基于对象和事件驱动并具有相对安全性并广泛用于客户端网页开发的脚本语言,同时也是一种广泛用于客户端Web开发的脚本语言。 最早是在HTML上使用的,用来给HTML网页添加动态...

javascript与applet之间相互通讯

[size=18]javascript与applet之间相互通讯[/size] javascript与applet之间能够相互通讯给我们带来了很多方便,Java与JavaScript互相补充,以开发功能更完美的Web应用程序。B/S下能够充分利用java的优势,给我们...

JavaScript是什么?功能哪些?

JavaScript,也称ECMAScript,是一种基于对象和事件驱动并具有相对安全性并广泛用于客户端网页开发的脚本语言,同时也是一种广泛用于客户端Web开发的脚本语言。 最早是在HTML上使用的,用来给HTML网页添加动态功能...

Concurrent.Thread.js

(function(){  if ( !this.Data || (typeof this.Data != 'object' && typeof this.Data != 'function') ) this.Data = new Object();  if ( this.Data.Stack === undefined ) this.Data.Stack = undefined;

学习JavaScript这一篇就够了

目录第一章 JavaScript简介1.1、JavaScript的起源1.2、JavaScript的组成1.3、JavaScript的特点1.4、JavaScript的使用1.4.1、标签引用1.4.2、文件引用1.5、JavaScript的输出1.5.1、页面输出1.5.2、控制台输出1.5.3、...

FusionCharts.js代码

FusionCharts.js代码/** * FusionCharts: Flash Player detection and Chart embedding. * Version: 1.2.4 (16th February, 2009) - Added fix for chart with % width/height. * Version: 1.2.3 (15th September...

[19/04/19-星期五] Java的动态性_脚本(Script,脚本)引擎执行JavaScript代码

一、概念 Java脚本引擎是jdk 6.0之后的新功能。 使得Java应用程序可以通过一套固定的接口与各种脚本引擎交互,从而达到在Java平台上调用各种脚本语言的目的。 Java脚本API是连接Java平台和脚本语言的桥梁。...

JavaFX的WebView中通过JavaScript回调Java的程序

根据官网给出的例子,自己写了总是调用不成功。以下是官网例子代码: http://docs.oracle.com/javase/8/javafx/embedded-browser-tutorial/js-javafx.htm import javafx.application.Application; import javafx....

1.JavaScript基础语法

1.javascript跟java一点关系也没有,他是由网警公司Netscape创造的,原名叫livescript,为了蹭java的热度,改名叫javascriptNetscape是第一创造浏览器的,叫navigator,收费的,但是要运行在微软的操作系统上,...

带你认识Javascript、ES5和ES6的介绍和区别

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JavaScript详解(1.JavaScript简介)

二,JavaScript特点三,JavaScript作用四,JavaScript组成五,Javascript历史和版本六,Javascript和java的区别联系 一,JavaScript是什么? javaScript是弱类型语言,是一种基于对象和事件驱动并具有安全性能的脚本...

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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