一个关于字体颜色循环改变的程序,能调通,但在浏览器中看不到程序运行的效果,连字体都不出现?

Java > Java SE [问题点数:0分]
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红花 2008年1月 Linux/Unix社区大版内专家分月排行榜第一
2007年5月 Linux/Unix社区大版内专家分月排行榜第一
2007年4月 Linux/Unix社区大版内专家分月排行榜第一
2007年3月 Linux/Unix社区大版内专家分月排行榜第一
2007年1月 Linux/Unix社区大版内专家分月排行榜第一
2006年6月 Linux/Unix社区大版内专家分月排行榜第一
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2005年10月 Linux/Unix社区大版内专家分月排行榜第一
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黄花 2007年6月 Linux/Unix社区大版内专家分月排行榜第二
2006年12月 Linux/Unix社区大版内专家分月排行榜第二
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2006年3月 Linux/Unix社区大版内专家分月排行榜第二
2006年2月 Linux/Unix社区大版内专家分月排行榜第二
2006年1月 Linux/Unix社区大版内专家分月排行榜第二
2002年11月 Linux/Unix社区大版内专家分月排行榜第二
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蓝花 2008年9月 Linux/Unix社区大版内专家分月排行榜第三
2006年8月 Linux/Unix社区大版内专家分月排行榜第三
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红花 2001年2月 Java大版内专家分月排行榜第一
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黄花 2000年12月 Java大版内专家分月排行榜第二
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java程序中可以如何异常处理?_如何处理 Node.js 中出现的未捕获异常?

作者:五月君转发链接:https://mp.weixin.qq.com/s/_S6H7akwusFY8k0jV7fdRQ前言Node.js 程序运行在单进程上,应用开发时一个难免遇到的问题就是异常处理,对于一些未捕获的异常处理起来,也不是件容易的事情。...

div行显示_仅用18行JavaScript实现一个倒数计时器

前言有时,您将需要构建一个JavaScript倒数时钟。您可能有活动,销售,促销或游戏。您可以使用原始JavaScript构建时钟,而不用寻找最近的插件。虽然有很多很棒的时钟插件,但是使用原始JavaScript可以带来以下好处:...

微信小程序学习笔记

微信小程序,简称小程序,英文名Mini Program,是需要下载安装即可使用的应用,它实现了应用“触手可及”的梦想,用户扫扫或搜一下即可打开应用。 关于此学习的测试项目暂时保存...

settimeout 延时生效_为什么 setTimeout 有最小时延 4ms ?

作者:YJ转发链接:https://mp.weixin.qq.com/s/4P7ohpRmBChXQpLC-MHgHQWhy's THE Design(为什么这么设计) 是系列关于计算机领域程序设计决策的文章(偏向于前端领域),该系列会从不同的角度讨论这种设计的优缺点...

【译】浏览器如何工作:现代web浏览器场景的之下

导读: 终于,我在一周之内讲这长篇大论的浏览器背后的故事翻译完了。如果再要我重新阅读遍,可能需要我沐浴焚香般的准备。现在我忍着肩膀和手腕的酸痛,写下发布前的最后一些体会: 这是篇长度小的文章。...

vs的windows应用程序上的鼠标为什么一直是加载状态?_「多图」一文带你彻底搞懂 Web Workers (上)...

作者:阿宝哥转发链接:https://segmentfault.com/a/1190000023011282目录「多图」一文带你彻底搞懂 Web Workers (上)本篇「多图」一文带你彻底搞懂 Web Workers (中)「多图」一文带...浏览器内核的相关知识:GUI 渲...

浏览器如何工作:现代web浏览器场景的之下

导读: 终于,我在一周之内讲这长篇大论的浏览器背后的故事翻译完了。如果再要我重新阅读遍,可能需要我沐浴焚香般的准备。现在我忍着肩膀和手腕的酸痛,写下发布前的最后一些体会: 这是篇长度小的文章。...

手写一个promise用法_图解 Promise 实现原理():基础实现

作者:孔垂亮转发链接:https://mp.weixin.qq.com/s/UNzYgpnKzmW6bAapYxnXRQ前言很多同学学习 Promise 时,知其然却不知其所以然,对其中的...本系列文章由如下几章节组成:图解 Promise 实现原理()—— 基...

手写一个promise用法_图解 Promise 实现原理(四):Promise 静态方法实现

作者:Morrain转发链接:https://mp.weixin.qq.com/s/Lp_5BXdpm7G29Z7zT_S-bQ前言Promise 是异步编程的...更多关于 Promise 的介绍请参考阮一峰老师的 ES6入门 之 Promise 对象。很多同学学习 Promise 时,知其然...

dom元素滚动条高度 js_那些常见,却非常实用的JS知识点(下)

作者:寒水寺禅转发链接:https://segmentfault.com/a/1190000023111128目录那些常见,却非常实用的JS知识点(上)那些常见,却非常实用的JS知识点(下) 本篇二、element(DOM 对象)1、element 属性和方法1.1...

javascript内存泄漏调试工具mac_深入JavaScript教你内存泄漏如何防范

这是因为,用户刷新页面后,内存数据被清理了。但是随着SPA(单页应用)的普及,我们不得更加关注页面的内存管理。用户 SPA 上往往很少刷新页面,随着页面停留时间的增长,内存可能越占越多,轻则影响页面性能,...

前端:常用点,记不到(1)

//返回上级 2、父组件可以使用 props 把数据传给子组件。 3、子组件可以使用 $emit 触发父组件的自定义事件。 Moment (超常用,时间转换) 1、将时间转换为时间戳(每次这么简单,我为啥记不住) moment(start_...

前端面试超全整理1( js 浏览器安全 性能)

1、CSS盒子模型与怪异盒模型 1、****标准盒模型中width指的是内容区域content的宽度;height指的是内容区域content**的高度。 标准盒模型下盒子的大小 = content + border + padding + margin ...

driver.get调用iframe中的页面_10打开了我新世界大门的 WebAPI(中)「实践」

作者:刘小夕转发链接:https://mp.weixin.qq.com/s/aEbqUt3zSnq8EjdBtkBcpw目录10打开了我新世界大门的 WebAPI(上)「实践」10打开了我新世界大门的 WebAPI(中)「实践」10打开了我新世界大门的 WebAPI(下)「...

javascript回地狱_由浅入深,66条JavaScript面试知识点(五)

作者:Jake Zhang转发链接:https://juejin.im/post/5ef8377f6fb9a07e693a6061目录由浅入深,66条JavaScript面试知识点()由浅入深,66条JavaScript面试知识点(二)由浅入深,66条JavaScript面试知识点(三)由浅入深...

程序学习笔记整理

微信小程序,简称小程序,英文名Mini Program,是需要下载安装即可使用的应用,它实现了应用“触手可及”的梦想,用户扫扫或搜一下即可打开应用。 关于此学习的测试项目暂时保存...

vue canvas 方法无效_安装 webpack 搞定 Vue 打包

作者:Lefex转发链接:https://mp.weixin.qq.com/s/nCjUZgQMzOSHZ2Z05LuvqA前言webpack 是一个通过 node.js ...通过 npm 安装步骤:1、创建一个文件夹 day1,然后文件夹下执行 npm init,目的是生成一个 pa...

份覆盖前端、后端、运维三维度的踩坑总结。一步一个脚印,我们一起成长!(实时更新)

文章目录1.1 Css/Scss1.1.1 层叠性1.1.2 继承性1.1.3 优先级1.1.4 backgroud设置背景图片样式顺序决定是否生效1.1.5 Vue元素中要使用当前vue对象的属性作为图片路径显示 background-image: url() css上解决办法...

CSS面试题

(2)盒模型:分为内容(content)、填充(padding)、边界(margin)、边框(border)四部分 IE盒模型和W3C标准盒模型的区别: (1)W3C标准盒模型:属性width,height只包含内容content,包含border和...

iframe 返回上页_前端实现最佳截图方案(上)

作者:蜀中亮子转发链接:...也或者有其他的业务用途,这种很多的营销场景和裂变的过程都会使用,那我们要把一个页面的内容转化为图片的这过程,就是比较需要探...

11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比,当前几主要的Lucene中文分词器的比较...

本文的目标有两: 1、学会使用11大Java开源中文分词器 2、对比分析11大Java...11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也一样,我们先定义一个统一的接口: ? 1 2 3 ...

android知识点(好)

我们知道Android平台没有任务管理器,而内部App维护者一个Activity history stack来实现窗口显示和销毁,对于常规从快捷方式运行来看是startActivity可能会使用FLAG_ACTIVITY_NEW_TASK标记来打开一个新窗口,...

js将str插入标签中_使用 Node.js 将图片中的苹果变成橘子「实践」

Pipcook 和机器学习,我们准备了实战系列教程,会分别从前端组件识别、图片风格迁移、AI 作诗以及博客自动分类,这几具体示例来讲解如何我们日常开发中使用 Pipcook,如果需要了解 Pipcook 1.0,请阅读文章 《AI...

【前端试题】前端之九阳真经 | 每日更新题(附解析)| 今日试题: 输出下列代码执行的结果

每日题(前端面试) 第 23 题:介绍下观察者模式和订阅-发布模式的区别,各自适用于什么场景 观察者模式中主体和观察者是互相感知的; 假设你正在找份软件工程师的工作,对“香蕉公司”很感兴趣。所以你联系了...

多方面,全访问的剖析Tomcat十大线程和四大通道

tomcat服务器JavaEE项目中使用率非常高,所以生产...对于tomcat的优化,主要是从2方面入手,是,tomcat自身的配置,另一个是tomcat所运行的jvm虚拟机的调优。 1、部署安装tomcat9 1、下载并安装:https:/.

OpenGL ES2.0基础

初级学习OpenGL ES2.0的课程,从无到有,从进本的函数讲起,每一课时都附带一个例子程序。深入浅出的讲解可编程管线技术,令人费解的文理,以及混合技术,各种优化技术:顶点缓冲区,索引缓冲区,帧缓冲区,介绍精灵的使用,并使用shader制作粒子特效。 掌握OpenGL ES2.0可编程管线,以及OpenGLES2.0的特性,带领初学者入门。

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)。

微信支付微信扫码支付java版

现在所有的web端网页商城常用的支付方式之一。web网站开发课程,web网站要实现支付的话,必须学习微信扫码支付。内容逻辑清晰,包你一会就会 是在微信的扫描支付,学员在制作web网站商城必备知识之一,让学员不留疑惑,在学会扫码支付的同时学会看开发API文档。增加学员的实战能力

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主要介绍了vscode 的node.js debugger 的 launch.json 配置详情,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

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首先学习Python的基础知识,然后使用Python来控制Excel,做数据处理。 Excel使用者、Python爱好者、数据处理人员、办公人员等 第1章 python基础 1.1 什么是python? 1.2 为什么要学习用Python处理Excel表格? 1.3 手把手教你安装python程序 1.3.1 下载python 1.3.2 安装python 1.3.3 验证是否安装成功 1.4 安装Python集成开发工具PyCharm 1.4.1 下载 1.4.2 安装 1.5 Python的输入与输出

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