请大神帮忙看看是哪条语句导致IE11出错了?

Web 开发 > JavaScript [问题点数:100分,结帖人winzond]
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黄花 2018年12月 Web 开发大版内专家分月排行榜第二
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黄花 2018年12月 Web 开发大版内专家分月排行榜第二
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进士 2019年总版新获得的技术专家分排名前十
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铜牌 2021年3月 总版技术专家分月排行榜第三
2020年3月 总版技术专家分月排行榜第三
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红花 2021年3月 Web 开发大版内专家分月排行榜第一
2021年3月 MS-SQL Server大版内专家分月排行榜第一
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winzond

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新手求助:写了一个文件读写的程序,但是二维数组出错,工程计算用的,请大神看看帮帮忙,附代码,谢谢了...

想成为前端大神?你得先知道这些!!!

JavaScript基础 JavaScript介绍 ...JavaScript最初受Java启发而开始设计的,目的之一就是“上去像Java”,因此语法上有类似之处,一些名称和命名规范也借自Java。JavaScript与Java名称上的近似...

数字签名是什么?

作者:David Youd 转载于:http://www.ruanyifeng.com/blog/2011/08/what_is_a_digital_signature.html ... 1. ...鲍勃有两把钥匙,一把是公钥,另一把是私钥。...鲍勃把公钥送给他的朋友们----帕蒂、道格、苏珊-...

转载自网络大神

首先,来了解一下jQuery学习的整体思路 XMind源文件提供参考下载 第一节 jQuery初步认知 ...基于Js语言的API和语法组织逻辑,通过内置window和document对象,来操作内存中的DOM元素 ...基于javascript的,同...

人人都得懂的JS运行机制

前言 本文是以作者自己理解的思路拆分的JS运行机制,见解有限难免疏漏,欢迎留言勘误、交流。 浏览器 浏览器的主要功能是向服务器发送请求,在窗口中展示目标网络资源。 伴随着浏览器的的普及,Javascript是作为...

Easy Sysprep更新日志-skyfree大神

Easy Sysprep更新日志: Skyfree 发表于 2016-1-22 13:55:55 ...mod=viewthread&tid=362766&highlight=Easy%2BSysprep[2016.01.13] v4.3.29.60201、【更新】IAR核心至2.1.2015.1220(与SkyIAR 2...

IT行业都有哪些职位,初学者如何选择才能够快速进入这个行业?

所以,有自己正常思维的不要再下去了。】 互联网行业的薪资水准相对较高,刚入行一个月,半年,或者一年超过其他行业薪资很正常。 那么,互联网行业究竟有哪些职位呢,又分别适合哪些传统行业转型? 1.产品...

注意写代码的习惯与态度(Java)

注: 以下内容引自... 注意写代码的习惯与态度(Java) 原创2016年08月06日 16:05:17 ... 我相信很多人都有别人代码的经历,我也相信很多人过之后都在心里吐槽:这是...

C#文件操作相关语句 - 大全

文件类的操作是C#程序开发经常用的一种常见的操作,基本简单的文件和目录功能经常遇到阻碍,查找解决方法也费时间,本人搜集了网上的一些操作,用很简单的方式解决了一些很难的操作,为大家提供参考,望朋友们广为...

【ReView】 学习日志 from18/11/24 to 19/7/10

丶分治模板P3806寻找点对,一开始想距离的集合要不要用$set$维护做到$logN$查询,可想一下那样复杂度就会变为$O(MNlog^2N)$想想好像不太对,实际上因为值域比较小所以就直接开长度$10^7$的时更要数组$O(1)$查询(所以...

什么是SQL注入法攻击

什么是SQL注入法攻击

IT行业都有哪些职位?工作内容及升职路线

感谢作者 作者:xdyl 链接:... 互联网行业的薪资水准相对较高,刚入行一个月,半年,或者一年超过其他行业薪资很正常。 ...那么,互联网行业究竟有哪些职位呢,又分别适合哪些传统行业转型?...

[Mac A]为什么国外程序员爱用 Mac?

Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。...从个人使用经验来我想有下面几个原因: 1、Mac OS X 是基于 Unix 的。这...

后台SpringBoot + MyBatis前台vue,多对多简单三表联查,增删改查(附源码),存在问题sql语句子查询显示...

本人,初学java,可能有很多地方不是很合适,但也见谅,欢迎各位大神提出意见,可以学习,后台直接采用sql代码展示解析所需数据,不建议使用, 纯属练习sql语句,后台还是需要提交数据就可以。 题目需求:(很...

面试题

1.描述一下cookies,sessionStorage和localStorage的区别 sessionStorage用于本地存储一个会话(session)中的数据,这些数据只有在同一个会话中的页面才能访问并且当会话结束后数据也随之销毁。因此...

IT行业都有哪些职位,初学者(0基础,新人)该如何选择,才能够快速进入这个行业?...

所以,有自己正常思维的不要再下去了。 最后,这篇文章在最后会指向硬广,来佐证文中实例,因此,不喜欢有广告的可以直接举报了。 顺手推荐一下修真院的专栏,各种IT行业的真实小故事。I...

(转载)IT行业都有哪些职位,初学者(0基础,新人)该如何选择,才能够快速进入这个行业?

商业转载联系作者获得授权,非商业转载注明出处。 互联网行业的薪资水准相对较高,刚入行一个月,半年,或者一年超过其他行业薪资很正常。那么,互联网行业究竟有哪些职位呢,又分别适合哪些传统行业转型? 1....

webmagic采集CSDN的Java_WebDevelop页面

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成为高手的必经之路——学会调试代码(菜鸟必读)(JavaScript)

任何一个编程者都少不了要去调试代码,不管你是高手还是菜鸟,调试程序都是一项必不可少的工作。一般来说调试程序是在编写代码之后或测试期修改Bug 时进行的,往往在调试代码期间更加能够体现出编程者的水平高低以及...

web前端经典面试题

1、谈谈你对性能优化的认识? 网页内容 减少http请求次数 80%的响应时间花在下载网页内容(images, stylesheets, javascripts,scripts, flash等)。减少请求次数是缩短响应时间的关键!可以通过简化页面设计来...

JAVAScript总结

JavaScript基础 es6 = ECMAscript2015 es7 = ECMAscript2016 es8 = ECMAscript2017 JavaScript包含 语言核心: ECMAscript like 变量 数组 函数 对象……. DOM 文档对象模型 BOM 浏览器模型对象 ...

zabbix报错排错大全3

zabbix报错排错大全 zabbix报错 https://www.cnblogs.com/losbyday/category/876878.html作者总结的很全棒 1.在启动zabbix-agent时系统日志输出 PIDfile/run/zabbix/zabb...

java基础002

试卷一2013年年底的时候,我看到了网上流传的一个叫做《Java面试题大全》的东西,认真的阅读了以后发现里面的很多题目是重复且没有价值的题目,还有不少的参考答案也是错误的,于是我花了半个月时间对这个所谓的...

每日一道面试题(前端)

从今天开始,每日一道面试题,帮助群里的小伙伴们进行面试题辅导提高,还大家踊跃回复参与其中,针对人群:中级及高级开发人员,同时欢迎大神给与点评或板砖 为了表现的我分两篇介绍,分别为偏前端,后端,注意...

“互联网+”大学生创新创业大赛项目计划书

填 写 说 明 1.封面上“项目编号”一栏由秘书组编写; 2.项目名称力求简洁、明确,每个项目限报一名负责人; 3.请逐项认真填写; 4.本次大赛必须以团队形式报名参赛,每个团队成员不能少于 3人(包括项目负责人在内); 5.请将撰写完成后的项目计划书按规定时间提交。

Java初级从入门到精通

课程分为:J2SE 基础阶段,中级阶段,阶段; 课间会讲解一些小程序的开发:如:猜拳游戏,模拟银行柜员机程序,退休金结算程序等.

Linux从入门到精通(全套系列)

Linux从入门到系列课程,全部重点放在企业应用上面。课程主要针对互联网企业运维,因此不会花多余的时间去阐述无关紧要和企业用不到的东西,所以全程都是围绕实战运维,操作为主。 通过本课程的学习,大家可以从懵懂到熟悉,从熟悉到熟练,能够在企业中熟练运用,同时在学习的过程中有任何不明白的地方,都可以向我咨询,我会积极帮助大家解决问题。

手把手做安卓应用开发

安豆是一个想学Android应用开发的小白,于是它找到自己的邻居-程序员大牛-熊哥帮忙。熊哥手把手带着安豆搭建程序的开发环境,实现应用的功能,美化应用界面,让安豆终于开发出了自己的第一个安卓应用-计算器。 学习的过程中,两个伙伴有问有答,学习的过程生动有趣。你一定不会睡着。 让从没有接触过安卓开发并且什么都不会的小白,变成一个能够开发出简单的计算器应用的菜鸟。 让小白对安卓开发有个整体的认识,初步形成安卓开发的概念,掌握安卓开发最最基础的知识。

OpenGL-实现视频播放(FFMpeg)

课程采用FFMpeg作视频解码,采用OpenGL实现视频的渲染,从RGB数据的绘制,到直接渲染YUV数据,实现三路YUV数据单纹理的输入,提升系统性能,接着采用PBO方式优化内存到显存的传输,实现DMA传输,解放CPU,将解码和渲染分离到不同的线程中,极大的提升了系统的性能。后介绍视频特效的实现。 介绍如何采用OpenGL渲染视频帧数据,从固定管线到可编程管线一次实现,采用PBO实现DMA数据传输处理,以及简单的视频特效的实现。

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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