JavaScript——DOM和BOM

本文深入讲解了DOM(文档对象模型)和BOM(浏览器对象模型)的基本概念与操作技巧,包括DOM的节点类型、获取与操作元素、文本、属性及样式,以及BOM如何用于页面操作。

一:DOM操作

1、 介绍

dom: document object model 文档对象模型
DOM可以让我们通过javascript语言对html文档进行增、删、改、查操作。

为了方便javascript语言通过dom操作html文档比较方便,把html文档的各个组成内容划分为各种节点(对象):

  • 文档节点(document),其是html根节点的父节点
  • 元素节点
  • 文本节点
  • 属性节点
  • 注释节点

以下的代码都以这个为例子程序:

<html>
    <head>
        <title>这是一个title</title>
    </head>
    <body>
        <h1>例子程序</h1>
        <input id="username" name="username" type="text" value="sihai"/>
        <input id="password" name="password" type="text" value="123"/>
    </body>
</html>

2、元素节点的获取

具体操作方法:

① document.getElementById(id属性值);
    每次只返回一个具体元素节点对象
② document.getElementsByTagName(tag标签名称);
    每次返回一个“集合列表”对象,可以通过下标方式变为具体元素对象:
列表[下标] 或 列表.item(下标)
③ document.getElementsByName(name属性值);不推荐使用,有浏览器兼容问题,
    有的浏览器针对form表单域才可以使用该方法。
    通常应用在form表单里边,返回的信息同
var username = document.getElementById("username");
console.log(username);

var in = document.getElementsByTagName("input");
console.log(in[0]);
console.log(in.item[0]);

3、文本节点获取

<div>hello JavaScript</div>

需要借助div元素节点再获得其内部的文本节点:

div元素节点对象.firstChild; //或调用lastChild,获得节点内部的第一个子节点

文本节点.nodeValue; //获得文本节点对应的文本信息

var h = document.getElementByTagName("h1");
console.log(h[0].firstChild);//<TextNode textContent="例子程序"/>
console.log(h[0].lastChild.nodeValue);//例子程序

4、子节点/兄弟节点

firstChild、lastChild:父节点获得第一个/最后一个子节点
nextSibling:获得下一个兄弟节点
previousSibling:获得上一个兄弟节点
childNodes:父节点获得内部全部的子节点信息
length: 获得“集合列表”的长度

**注意:**以上属性在主流浏览器(火狐firefox、chrome、safari、opera、IE9以上)中会给考虑空白节点(回车、空格)。在IE(6/7/8)浏览器中不考虑空白节点。
空白节点本质:其是文本节点
<ul>
    <li>上海</li>
    <li>广州</li>
</ul>
var u = document.getElementByTagName("ul");
console.log(u[0].childNodes.length);//5
console.log(u.firstChild);
console.log(u.firstChild.nextSibling);

5、父节点

节点.parentNode;

6、属性操作

6.1、属性值操作:

①   获取属性值
元素节点node.属性名称;   //只能操作w3c规定的属性
元素节点node.getAttribute(属性名称);  //规定的 和 自定义的属性都可以获取设置(修改)属性值
元素节点node.属性名称 =;  //只能操作w3c规定的属性
元素节点node.setAttribute(名称,值); //规定的 和 自定义的属性都可以设置

6.2、属性节点获取:

var attrlist = 元素节点对象.attributes;  //以“数组列表”形式返回对应节点内部的全部属性节点信息
attrlist.属性名称;   //获得具体属性节点

获得节点类型nodeType:
节点.nodeType:
1------> 元素节点
2------> 属性节点
3------> 文本节点
9------> 文档节点
var in = document.getElementByTagName("input")[0];
console.log(in.attributes);//[type="text" , name="username",value="sihai"]
console.log(in.attributes.type);//type="text"
console.log(in.attrubutes.name.nodeType);//2 属性节点

7、节点创建和追加

节点创建
元素节点:document.createElement(tag标签名称);
文本节点:document.createTextNode(文本内容);
属性设置:node.setAttribute(名称,值);
节点追加:
父节点.appendChild(子节点);
    父节点.insertBefore(newnode,oldnode); //newnode放到oldnode的前边
    父节点.replaceChild(newnode,oldnode); //newnode替换到oldnode节点

8、节点复制

被复制节点.cloneNode(true/false);
true:深层复制(本身节点 和 其内部节点)
false:浅层复制 (本身节点)

9、节点删除

父节点.removeChild(子节点);
子节点.parentNode.removeChild(子节点);

10、dom对css样式的操作

<div style=”width:300px;height:200px; background-color:pink;></div>
①   获取css样式
    元素节点.style.css样式名称;
    divnode.style.width;  //获取宽度样式设置css样式(有则修改、没有则添加)
    元素节点.style.css样式名称 =;
    divnode.style.width =500px’;设置div宽度样式

注意:
①   dom操作css样式只能操作“行内样式”(css样式分为 行内、内部、外部)
②   操作复合样式例如background-color/border-left-color,font-size
需要变为backgroundColor、borderLeftColor,fontSize中恒线去掉,后边首字母大写。(原因:javascript的变量命名规则不允许有“-”中横线)
③ 修改样式,有则修改、无则新增,修改后的样式变为行内样式

二、BOM

DOM:document  object model(文档对象模型)
BOM:browser  object  model(浏览器对象模型)
通过BOM技术可以模拟浏览器对页面进行各种操作:创建子级标签页面、操作历史记录页面、操作地址栏等等
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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