xxx.htm?id=00000123 在JavaScript里可以得到这个id的值吗??

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andiyang

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有这样一URL:http://item.taobao.com/item.htm?a=1&b=2&c=&d=xxx&e,请写一段JS程序提取URL中的各个GET...

var str="URL:http://item.taobao.com/item.htm?a=1&b=2&c=&d=xxx&e"; var arr1=str.split("?")[1] var arr2=arr1.split("&") var obj={}; for(var i=0;i  var arr=arr2[i]  var pro=arr[0]  var le

常用的一些javascript小技巧(收藏http://www.car371.com/article.asp?id=13)

常用的一些javascript小技巧 作者:隆轩 日期:2005-12-21 字体大小: 小 中 大 //事件源对象 event.srcElement.tagName event.srcElement.type //捕获释放 event.srcElement.setCapture(); event.srcElement...

常见编辑器的漏洞利用

常见编辑器的漏洞利用 ...Kindeditor能够上传doc,docx,xls,xlsx,ppt,htm,html,txt,zip,rar,gz,bz2,wps,pdf格式文件且上传文件地 址通常携带“/kineditor/“的关键字。 找到对应/kindeditor/目录访问kind...

Coursera deeplearning.ai 习题及编程整理(三):第一课第二周编程作业

<body class="notebook_app command_mode" data-base-url="/user/bxycpfikvlfnfowcbjepjo/" data-ws-url="" data-notebook-name="Logistic%20Regression%20with%20a%20...

手机淘宝列表页面 的js调用展示

手机淘宝列表页面 的js调用展示 http://api.m.taobao.com/h5/com.taobao.search.api.getshopitemlist/2.0/?...

practice之Python爬取百度页面(proxy代理)

1.获取需求 from urllib import request 1.1 添加代理 proxy = { 'http': 'http://219.141.153.41:80' } 2.根据需求,寻找网站 url = 'http://www.baidu.com/s?...handler = request.ProxyHandler(proxy...

前端:微信支付和支付宝支付pc端和h5页面中的应用

(1):公司需要首先要配置公众号微信支付地址和测试白名单(支付的时候显示这个支付页面没权限有可能是这个原因) 如上图http://www.xxx.com/shop/pay/pay.html 只需要配置http://www.xxx.com/shop/pa...

JavaScript window.location.href用法

1、参数为java中的变量和js中变量组合 java代码 String username = "";//用户名称 %> var items='变量' 例: window.location.href = "XXXXX.jsp?user=&province="+items;...window.location.href = "XXXXX.jsp?...

Java基础总结

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渗透测试岗位面试题(渗透思路)

1.拿到一待检测的站,你觉得应该先做什么? 1)信息收集 1,获取域名的whois信息,获取注册者邮箱姓名电话等。 2,查询服务器旁站以及子域名站点,因为主站一般比较难,所以先看看旁站有没有通用性的cms或者其他...

用JS获取地址栏参数的方法(超级简单)

方法一:采用正则表达式获取地址栏参数:(强烈推荐,既实用又方便!) ? function GetQueryString(name) { var reg = new RegExp("(^|&...var r = window.location.sea...

DWZ富客户端框架使用手册

DWZ 富客户端框架(jQuery RIA framework), 是中国人自己开发的基于 jQuery 实现的 Ajax RIA 开源...DWZ 框架支持用 html 扩展的方式来代替 javascript 代码, 只要懂 html 语法, 再参考 DWZ 使用手册就可以做 ajax 开发.

掌控安全Web安全微专业笔记

老师理解:ip实际上就是地址,如果我想到你家去玩,那么我肯定要知道你家住哪里,ip实际上就是你电脑的地址,网络上可以通过ip来访问你的计算机。 ip有内网和公网的概念。什么是内网?什么是公网? 打比方: ...

eWebeditor编辑器使用方法

iframe是一eWebeditor编辑器,src是eWebeditor编辑器所在的相对目录。?id=content和下面的要对应。 安装是非常容易的,首先你要做的就是把eWebEditor文件上传到你的网站,请按以下步骤进行:从eWebEditor产品...

javascript 实用技巧

每一项都是js中的小技巧,但十分的实用!  1.document.write(""); 输出语句  2.JS中的注释为//  ... 4.一浏览器窗口中的DOM顺序是:window->(navigator,screen,history,location,...5.得到表单中元素的名称和:d

dedecms移动端生成静态页面,域名/m改为m.xxx.com

文件夹的文件复制到对应的文件夹,文件可以通过资源链接下载 文件覆盖之后后台就变成这样了,生成主页网站文件就会生成index.html文件,生成栏目就会生成栏目对应的文件 但是移动端访问PC端的...

SQL注入全接触

SQL注入是从正常的WWW端口访问,而且表面看起来跟一般的Web页面访问没什么区别, ...但是由于这个行业的入门门槛不高,程序员的水平及经验也参差不齐,相当大一部分程序员编写代码的时候,没有对用户输入数据的合

iconfont字体图标的使用

 1、首先,进入阿里的矢量图标库,在这个图标库里面可以找到很多图片资源,当然了需要登录才能下载或者使用,用GitHub账号或者新浪微博账号登录都可以  2、登录以后,可以搜索自己需要的资源,然后直接下载使用...

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1、参数为java中的变量和js中变量组合 java代码 String username = "";//用户名称 %> var items='变量' 例: window.location.href = "XXXXX.jsp?user=&province="+items;...window.location.href = "XXXXX.jsp?...

渗透面试题

如涉及作品内容、版权和其它问题,请联系我,我将第一时间删除内容! 1.拿到一待检测的站,你觉得应该先做什么? 1)信息收集 1,获取域名的whois信息,获取注册者邮箱姓名电话等。 2,查询服务器旁站以及子域名...

Shop项目--4. 分页显示商品的,与分页跳转,上一页,下一页product_list.jsp

前端: 1.利用ajax获取到的category的a标签,进入ProductListByCidServlet。带着cid header.jsp $(function(){ $.post( "${pageContext.request.contextPath}/categoryList", ...

超级实用且不花哨的js代码大全

事件源对象  event.srcElement.tagName  event.srcElement.type捕获释放  event.srcElement.setCapture();  event.srcElement.releaseCapture(); 事件按键  event.keyCode  ...event.ctrlKe

浏览器兼容问题

一、document.formName...问题说明:IE下,可以使 用 document.formName.item(“itemName”) 或 document.formName.elements ["elementName"];Firefox 下,只能使用document.formName.elements["elemen

如何开发一用户脚本系列(5)——脚本三:网易云课堂下载助手

在这篇文章中,我们将一起学习脚本 网易云课堂下载助手 的开发。在正式开始之前,先说一下我认为开发脚本应该遵循的两准则: 功能实现。当你决定要开发一脚本的时候,你肯定清楚你的脚本要实现什么功能,只有你...

Javascript技巧

1 收藏本站 2 3 4 收藏本站 5 或: 6 7 function bookmarkit() 8 { 9 window.external.addFavorite('http://www.xjcncn.com','新疆二域设计') 10 } ... 11 if (document.all)d

微信支付和支付宝支付pc端和h5页面中的应用---------前端

(1):公司需要首先要配置公众号微信支付地址和测试白名单(支付的时候显示这个支付页面没权限有可能是这个原因) 首先,除付款码支付场景以外,商户系统先调用该接口微信支付服务后台生成预支付交易单,返回正确的...

web渗透测试整理1(跨站脚本)

跨站脚本构建模块 1.http://xxx/poll_skimcx.jsp?pollId=425?view=yes&aid=10483&mid=1 8.www.xxx/item/p/item.html?type="> 源码效果 ...id=18"> 源码效果: 10.https://www.c...

javascript小技巧,超强推荐

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网页JavaScript代码常用小技巧

消除表单加高问题style="margin: 0"如内容超出单元格,则隐藏style="TABLE-LAYOUT: fixed"让弹出窗口总是最上面: 不要滚动条? 让竖条没有: 让横条没有: 两都去掉?更简单了 怎样去掉图片链接点击后,图片周围的...

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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