能帮我看看这段XML+HTML小程序有什么问题吗?这个程序实现了鼠标点击一行后,显示该行的详细信息。但是我点击一行后,总是显示第一行的信息,其他行无法显示。

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Android Studio入门到精通

PS句:最终还是选择CSDN来整理发表几年的知识点,该文章平行迁移到CSDN。因为CSDN也支持MarkDown语法了,牛逼啊!目标:Android Studio新手–>下载安装配置–>零基础入门–>基本使用–>调试技能–>构建项目基础...

一个小兔子的大数据见解1

离线阶段  刚去公司的时候,做数据的迁移,写sqoop脚本,(注意:这里可能会问到sqoop增量导入数据的方式式,一般会用到append追加的模式)把数据...这里技术的问题,实际上把数据放到hive中是放到了hadoop的hdfs...

Android群英传神兵利器读书笔记——第三章:Android Studio奇技淫巧

篇文章篇幅较长,可以使用版权声明下面的目录,找到感兴趣的进行阅读 目录 3.1 Android Studio使用初探 Project面板 Stucture面板 Android Monitor Keymap Tip of the Day 快速查找 Search Actio

大前端汇总,EMMET、HTMLXML、CSS、JS、dom4j、JDBC、DButil、 servlet、jsp、EL、JSTl、同步分页、...

章 EMMET语法 1. syntax 快捷键介绍 Child : > 相当于创建子标签 nav>ul>li <nav> <ul> <li></li> </ul> </nav> Subling : + 相当于创建平级...

《JAVA语言程序设计》上课笔记

教学目标: 1.使学生了解JAVA课程的性质、...、 问几个问题 1、 你们到这里来干什么的? 来学习JAVA程序设计  为什么要来学习JAVA呢?  找好工作,拿到高薪水 2、 怎么样才能达到你们的目标呢?

Android 应用和系统优化V1.2

现在应该还不算过时,在过去一年里,在国家脱虚向实运动倡导下,一个个高科技企业如雨后春笋般诞生,对软件的优化和重构的需求也越来越多。早期的 android 开发者曾经十分羡慕C文开发者,C的调试工具是如此之多和...

AIX常见问题

问题怎样在AIX 5.1中建立热后备(hot spare)磁盘? 解答 在AIX 5.1中可以在操作系统的级别上建立hot spare磁盘。 如需要在某卷组(VG)中建立hot spare磁盘,必须满足如下条件: 1. 逻辑卷(LV)在此卷组中必须进行镜像...

Android内存优化汇总

所以将本文定义为一个工具类的文章,如果你在ANDROID开发中遇到关于内存问题,或者马上要参加面试,或者就是单纯的学习或复习一下内存相关知识,都欢迎阅读。(本文最后会尽量列出所参考的文章)。 内存...

【Unity3D进阶4-12】Unity3D 对话系统

、目录 【Unity3D从入门到进阶】文章目录及设置这个专栏的初衷

HTML5学习笔记

节:工具使用 1.1 概述 sublime是一个代码编辑器,可以编写HTML、php、js、css等文件 优点: 1、跨平台 2、扩展性强 3、体积、运行速度快 4、支持编辑功能,可以在控制台查看输出 5、支持大量的插件 1.2 ...

前端笔记(Html+CSS+JS+DOM+网页特效+jQuery+HTML5+CSS3+canvas 标签+web开发重难点+面向对象+AJAX)

第1章Html   Html:超级文本标记语言...、结构(固定的结构)   &lt;html&gt; &lt;head&gt; &lt;title&gt;&lt;/title&gt; &lt;/head&gt; &lt;bod...

Python 数据科学入门教程:Pandas

Python 和 Pandas 数据分析教程 原文:Data Analysis with Python and Pandas Tutorial Introduction 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 ... Pandas 是一个 Python 模块,Python 是我们要使用的编程语言

高薪面试题之四.前端

这段事件一直在整理有关前端的面试题目,整理这也题目,不只是为了能够学习应付即将到来的面试,更是为了补补基础知识。日常项目开发进度太快了,很多属性或者方法用了就忘,这样会造成另外一个隐患,因为基本知识...

前端_http协议_html语言head&body基本介绍和用法

学习要求:得懂基本前端代码,搭建简单页面 # 前端基础 HTML\CSS\JavaScript HTML——内容:网页的骨架,没有任何样式 CSS——外观:给骨架添加各种样式,变好看 JavaScript——动作:控制网页动态效果 # ...

Android系统性能调优工具介绍

而解决系统性能问题的几主要步骤是:测评:对系统进行大量针对性的测试,以得到合适的测试数据。分析系统瓶颈:分析测试数据,找到其中的hotspot(热点,即bottleneck)。性能优化:对hotspot相关的代码进行优化...

常用的vim命令总结

在windows下可以用gvim,配置一下_vimrc文件,再配合cscope和ctag等工具,就是一个功能强大的IDE。 常用的命令在这里总结下,以后忘了可以看看,部分摘自网络轻快的VIM和部分网摘。 首先记着它的三种模式,命令模式,...

web前端知识点总结html,css,js,vue,react/面试题会经常问到

阶段 1.网络中使用最多的图片格式哪些 gif 支持动画,只有全透明和不透明两种模式,只有256种颜色 ...在网页中,一个元素占有空间的大小由几部分构成,其中包括元素的内容(content),元素的内边距(pa

自己整理的一些前端面试笔试题(HTML、CSS、JS、Angular)

宽度缺省是它容器的100%,除非设定一个宽度。它还可以容纳内联元素和其他块元素; 常见的block元素:div,dl,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,hr,p,ul,table,menu inline行级元素:内容决定它的占位,它的长宽高、...

HTML基础笔记

学习目标: 了解常用浏览器 掌握WEB标准 理解标签语义化 掌握常用的排版标签 掌握常用的文本格式化图像链接等标签 掌握三种列表标签 掌握表格标签 ...其实: 前端基础 html +css 基础班 ...

HTML一

3.xml 可扩展标记语言:extension markup language,定义文档结构 什么HTML 什么是CSS 执行HTML CSS HTML、CSS ->浏览器内核 ->页面 浏览器: 1.shell:外壳 2.core:内核(JS执行引擎、渲染引擎...

day001 HTML&CSS知识合辑及实战案例—01

写这篇博客的初心:博主自己也好久没写HTML代码了,业务上时候需要又时记不起来,所以干脆把HTML的知识整理遍,以后要是再忘了,直接看这篇博客就想起来了。分享出来,希望给大家带来帮助。 这篇博客是...

使用Ruby on Rails和Eclipse开发iPhone应用程序,第3部分

开发iPhone的高级视图 构建视图和表单 iPhone 和 iPod touch 使 Mobile Safari 成为风靡美国的...虽然使用 Mobile Safari 呈 现普通 Web 页面绰绰余,但是许多 Web 开发人员都创建了针对 iPhone 的应用程序版...

《C#程序设计教程(第3版)[精品]》-笔记

2016-06-28 WPF应用程序和Silverlight应用程序是微软公司推出的基于.NET和DirectX的应用程序编程模型。开发在Windows 7操作系统上运行的....NET框架包括两主要组件,一个是公共语言运行库(Common Language Runtime

shell 练习附带参考答案,建以先前面条没有答案的练习,做完再参考

/bin/bash #$1 是执行脚本的第一个参数,$2 是执行脚本的第二参数 useradd "$!"echo "$2" | passwd ‐‐stdin "$2" 3. 每周 5 使用 tar 命令备份/var/log 下...

【计算机基础】03-Word知识

第3章 文字处理软件 Word 2010 3.1 初始Office 2010 Office 2010组件包括Word(文字处理软件)、Excel(电子表格软件)、PowerPoint(幻灯片制作软件)、Outlook(个人信息管理软件)、Access(关联式数据库管理...

Web前端 - HTML

5、开始写代码6、第一个HTML7、基本标签8、实体符号9、表格(重点)10、背景颜色和背景图片11、图片12、超链接(重点)13、列表14、表单(重点)15、HTML中元素的id属性16、HTML中的div和span【HTML 三大重点】:...

[No0000139]轻量级文本编辑器,Notepad最佳替代品:Notepad++

在详细介绍Notepad++之前,先来解释一下,为何要选择Notepad++,即把常见的一些文本编辑器和Notepad++比较,看看哪点好: 常见的文本编辑器很多,此处,只提及Notepad,Notepad2,Notepad++和UltraEdit。 ...

★ VB错误处理,ado常见错误,VB数据类型等,网上很多教程是错的,强烈建议此文

vb数据类型(很多程序问题出在这个,一定要,VB msdn说的不太对) VB可用的AES加密sqlite_odbc 及 cairo_sqlite (VBRichClient自带的非odbc连接) vbRichClient代替winsock、实现vb多线程及远程调用activeX等

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)。

软考中级网络工程师复习资料.rar

0.网络工程师考试知识点[必考知识点]--必看 1.网络工程师考试常用计算公式汇总--必看 2.软考网络工程师必过教程---必看 3.软考网络工程师历年知识点总结(结合历年来真题内容总结) 4.软考网络工程师协议和名称---必看 5.网络工程师复习(背熟必过秘籍)---必看 6.网工上午经典考题汇总---必记 ………………共12份笔记,内容覆盖所有考点

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