继续上午的动态创建网页元素的问题

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2018年上半年 软件设计师 上午试卷 综合知识 软考真题【含答案和答案解析】

1. 对有n个结点、e条边且采用数组表示法(即邻接矩阵存储)的无向图进行深度优先遍历,时间复杂度为(1)。 A. O(n2) B.... C....D....两个浮点数相加时,需要先对阶,即( )(n为阶差的绝对值)。...A....B....

2013年上半年 软件设计师 上午试卷 综合知识 软考真题【含答案和答案解析】

1. 常用的虚拟存储器由(1)两级存储器组成。 A. 主存-辅存 B. 主存-网盘 C. Cache-主存 D. Cache-硬盘 2. 中断向量可提供(2)。 A. I/O设备的端口地址 B. 所传送数据的起始地址 ...C....D....A....B....C....D....A....

2018年上半年 数据库系统工程师 上午试卷 综合知识 软考真题【含答案和答案解析】

1. 计算机运行过程中,遇到突发事件,要求CPU暂时停止正在运行的程序,转去为突发事件服务,服务完毕,再自动返回原程序继续执行,这个过程称为(1),其处理过程中保存现场的目的是(2)。 A. 阻塞 B. 中断 C. ...

2020-10-30DOM|获取表单元素|修改表单元素属性

webapls简介导读: 学习目标: 能够说出webapi阶段与javascript语法阶段的关联性 能够说出什么是api 能够说出什么是web api 学习内容: web apis和js基础的 关联性 api 和 web api js基础学习为后面做铺垫,...

11前端学习之WebAPI(一):Web API介绍、DOM 介绍、获取元素、 事件基础、操作元素:

文章目录

02【JS 高级】-【DOM】 DOM 简介, 获取元素,事件基础,操作元素 ,节点操作

第二天 DOM 简介,获取元素,事件基础,操作元素 ,节点操作 1, DOM 简介 1.1 什么是 DOM 文档对象模型(Document Object Model,简称 DOM),是 W3C 组织推荐的处理可扩展标记语言(HTML 或者XML)的标准编程...

【JavaScript DOM】获取元素、事件基础、操作元素

DOM笔记一、JS组成二、Web APIs和JS基础关联性三、API和Web API四、DOM4.1 DOM树4.2 获取元素4.3 事件基础4.3 操作元素1.改变元素内容案例:分时显示不同图片,显示不同问候语:happy:2.表单元素操作案例:仿京东显示...

动态网页制作技术PHP的十个应用技巧

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网页在浏览器上的渲染过程

最近在学习性能优化,学习了雅虎军规,可是觉着有点云里雾里的,因为里面有些东西虽然自己也一直在使用,但是感觉不太明白所以然,比如减少DNS查询,css和js文件的顺序。所以就花了时间去了解浏览器的工作,有一篇...

【思维导图】前端开发JavaScript-巩固你的JavaScript知识体系

JavaScript基础语法 var a = [1, 2, 5]; for(var k in a){ ... // k 为当前元素的下标 } for(var m of a){ console.log(m); // m 为当前元素的值 } VM215:3 0 VM215:3 1 VM215:3 2 VM215:6 1 VM215:6 2 VM...

最全整理浏览器兼容性问题与解决方案

这里写欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右...

软件设计师近10年上午真题解析知识点(并非绝对完整版)

2009下半年 计算机硬件组成 1、CPU是计算机的控制中心,它的组成部分:运算器、控制器、寄存器组和内部总线 2、控制器用于协调和指挥整个计算机系统,它的组成部分:程序计数器(PC)、指令寄存器、指令译码器、时序...

JavaScript WebAPI 系列一 JS的组成、获取元素的多个方式、操作元素的内容、元素属性、表单元素属性、元素...

1.0 Web APIs 和 JS 基础关联性 1.1 JS的组成 JavaScript 由 ECMAScript(JavaScript基础) 、...只学习基本语法,做不了常用的网页交互效果 目的是为了 JS 后面的课程打基础、做铺垫 Web APIs 阶段 Web APIs 是 W3C

DOM:Web API(DOM )、获取元素的几种方式、事件基础(黑马课程总结【侵删】)

Web API 是浏览器提供的一套操作浏览器功能和页面元素的 API 。(W3C 组织的标准) API(Application Programming Interface,应用程序编程接口)是一些预先定义的函数,目的是提供应用程序 与开发人员基于某软件或...

阿里Java面经大全(整合版)

&amp;amp;amp;nbsp; &amp;amp;amp;nbsp;...昨天晚上11点打电话来,问我可以面试不,我说不可以,然后就约到了今天, 1.上来问我项目用的框架,然后问我springmvc里面有的参数的设定,...然后就换别的问题了, ...

Hello JSP!——指令元素之page篇(最后有疑问求解,感激不尽)

JSP指令元素包括page指令、include指令及taglib指令,这篇主要是page指令的内容。 page指令  page指令主要用来设定JSP页面的全局变量,该配置将作用于整个JSP页面,甚至动态包含的文件,其语法格式如下:    ...

百度面试-网页搜索部

今天参加了百度的面试,面试过程安排过程中出了些问题上午面试完成后竟然要等到下午4点安排接下来的面试,安排的不是很紧凑,最好让每个面试者的连续面试安排在一起,面试挺消耗精力了。不过周五赶上百度的summer ...

九月十月百度人搜,阿里巴巴,腾讯华为笔试面试八十题(第331-410题)

九月十月百度人搜,阿里巴巴,腾讯华为小米搜狗笔试面试八十题引言 自发表上一篇文章至今(事实上,上篇文章更新了近3个月之久),blog已经停了3个多月,而在那之前,自开博以来的21个月每月都不曾断过。...

腾讯后台面经大全(整合版)

来源:牛客网 腾讯提前批一面 Tcp如何实现可靠传输 如何处理syn flood Os如何实现内存管理 进程间调度和上下文切换怎么实现 系统调用或者说中断的过程 ...有哪些自旋锁,分别是怎么实现...

百度+京东+美团Java面经合集

http://www.importnew.com/22083.html http://www.importnew.com/22087.html http://ifeve.com/questions/?sort=views 作者:Hjyilu 链接:...amp;amp;amp;amp;order=3&......

网页在浏览器的渲染过程

网页在浏览器上的渲染过程 最近在学习性能优化,学习了雅虎军规,可是觉着有点云里雾里的,因为里面有些东西虽然自己也一直在使用,但是感觉不太明白所以然,比如减少DNS查询,css和js文件的顺序。所以就...

数学之美系列好文,强烈推荐

数学之美系列一 -- 统计语言模型 ...2006年4月3日 上午 08:15:00 发表者: 吴军, Google 研究员   前言   也 许大家不相信,数学是解决信息检索和自然语言处理的最好工具。它能非常清晰地描述这些领域的实际问

AI产品经理需要懂的算法和模型

一个产品经理经常疑惑的概念:算法和模型的关系,产品经理懂得解决问题时将问题抽象为模型,对模型求解用算法,没有谁大谁小,算法和模型没有绝对的分界线。 这篇将主要从时下各种算法模型用于精准推荐都有其各自的...

网页编程的学习笔记

网页编程的学习笔记 一、JavaScript 二、ASP   一、JavaScript 0-1基本Html语言 n (1)超链接指定目标网页的Name 连结 一般情况下超链接打开的目标网页是在本网页之内打开的,但是利用上面的代码可以在...

JAVAWEB开发之国际化与Ajax(重点)详解(以及jsonlib、xsream的使用)

国际化开发概述  软件的国际化:软件开发时,要使它能同时应对世界不同地区和国家的访问,并针对不同地区和国家的访问,...对于程序中固定使用的文本元素,例如菜单栏、导航条等中使用的文本元素、或错误提示信息,

数据分析侠A的成长故事

数据分析侠A的成长故事面包君 同学A:22岁,男,大四准备实习,计算机专业,迷茫期作为一个很普通的即将迈入职场的他来说,看到周边的同学都找了技术开发的岗位,顿觉自己很迷茫,因为自己不是那么喜欢钻研写代码,...

2021华中杯A第一问配套思路.rar

2021华中杯第一问配套思路,内涵第一问处理后的可读数据,输出结果,可视化图片,RGB转换函数。(R语言代码) 声明:只可自己使用,不可商用。违者必究。 具体思路见:https://tjxwz.blog.csdn.net/article/details/116310441

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.

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)。

Go语言编程入门

主要介绍Go语言相关的介绍和基础语法,学会开发环境的搭建和使用Go语言简单的编程。本视频教程适合Go语言初学者。 第1章内容主要叙述了Go语言的发展历史和现状,以及语言自身特性,同时也说明了学习使用它的优缺点和建议。 第2章内容介绍如何搭建一套Go语言的开发环境用于学习测试。 之后章节内容主要讲解Go语言的基础语法和一些注意事项。

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