js关键字总结(转载自JR)

Vision-Language Navigation - Windows环境下编译安装Matterport3D Simulator仿真器(三) 目录1 编译 Matterport3D Simulator 源码1.1 源码下载1.2 编译 1 编译 Matterport3D Simulator 源码   在 Windows 下编译 Matterport3D Simulator 稍微有些不方便,需要对 CMakeLists.txt 进行一些修改,如果有更好的方法欢迎大家评论。 1.1 源码下载   还是直接在 Github 上搜索 Matterport3D Simulator 的 repo,下载源码。如果用 zip 方式,那么直接在下即可。如果使用 阅读详情
1.document.write(""); 输出语句
2.JS中的注释为//
3.传统的HTML文档顺序是:document->html->(head,body)
4.一个浏览器窗口中的DOM顺序是:window->(navigator,screen,history,location,document)
5.得到表单中元素的名称和值:document.getElementById("表单中元素的ID号").name(或value)
6.一个小写转大写的JS: document.getElementById("output").value = document.getElementById("input").value.toUpperCase();
7.JS中的值类型:String,Number,Boolean,Null,Object,Function
8.JS中的字符型转换成数值型:parseInt(),parseFloat()
9.JS中的数字转换成字符型:(""+变量)
10.JS中的取字符串长度是:(length)
11.JS中的字符与字符相连接使用+号.
12.JS中的比较操作符有:==等于,!=不等于,>,>=,<.<=
13.JS中声明变量使用:var来进行声明
14.JS中的判断语句结构:if(condition){}else{}
15.JS中的循环结构:for([initial expression];[condition];[upadte expression]) {inside loop}
16.循环中止的命令是:break
17.JS中的函数定义:function functionName([parameter],...){statement[s]}
18.当文件中出现多个form表单时.可以用document.forms[0],document.forms[1]来代替.
19.窗口:打开窗口window.open(), 关闭一个窗口:window.close(), 窗口本身:self
20.状态栏的设置:window.status="字符";
21.弹出提示信息:window.alert("字符");
22.弹出确认框:window.confirm();
23.弹出输入提示框:window.prompt();
24.指定当前显示链接的位置:window.location.href="URL"
25.取出窗体中的所有表单的数量:document.forms.length
26.关闭文档的输出流:document.close();
27.字符串追加连接符:+=
28.创建一个文档元素:document.createElement(),document.createTextNode()
29.得到元素的方法:document.getElementById()
30.设置表单中所有文本型的成员的值为空:
var form = window.document.forms[0]
for (var i = 0; i<form.elements.length;i++){
    if (form.elements.type == "text"){
        form.elements.value = "";
    }
}
31.复选按钮在JS中判断是否选中:document.forms[0].checkThis.checked (checked属性代表为是否选中返回TRUE或FALSE)
32.单选按钮组(单选按钮的名称必须相同):取单选按钮组的长度document.forms[0].groupName.length
33.单选按钮组判断是否被选中也是用checked.
34.下拉列表框的值:document.forms[0].selectName.options[n].value (n有时用下拉列表框名称加上.selectedIndex来确定被选中的值)
35.字符串的定义:var myString = new String("This is lightsword");
36.字符串转成大写:string.toUpperCase(); 字符串转成小写:string.toLowerCase();
37.返回字符串2在字符串1中出现的位置:String1.indexOf("String2")!=-1则说明没找到.
38.取字符串中指定位置的一个字符:StringA.charAt(9);
39.取出字符串中指定起点和终点的子字符串:stringA.substring(2,6);
40.数学函数:Math.PI(返回圆周率),Math.SQRT2(返回开方),Math.max(value1,value2)返回两个数中的最在值,Math.pow(value1,10)返回value1的十次方,Math.round(value1)四舍五入函数,Math.floor(Math.random()*(n+1))返回随机数
41.定义日期型变量:var today = new Date();
42.日期函数列表:dateObj.getTime()得到时间,dateObj.getYear()得到年份,dateObj.getFullYear()得到四位的年份,dateObj.getMonth()得到月份,dateObj.getDate()得到日,dateObj.getDay()得到日期几,dateObj.getHours()得到小时,dateObj.getMinutes()得到分,dateObj.getSeconds()得到秒,dateObj.setTime(value)设置时间,dateObj.setYear(val)设置年,dateObj.setMonth(val)设置月,dateObj.setDate(val)设置日,dateObj.setDay(val)设置星期几,dateObj.setHours设置小时,dateObj.setMinutes(val)设置分,dateObj.setSeconds(val)设置秒  [注意:此日期时间从0开始计]
43.FRAME的表示方式: [window.]frames[n].ObjFuncVarName,frames["frameName"].ObjFuncVarName,frameName.ObjFuncVarName
44.parent代表父亲对象,top代表最顶端对象
45.打开子窗口的父窗口为:opener
46.表示当前所属的位置:this
47.当在超链接中调用JS函数时用:(javascript :)来开头后面加函数名
48.在老的浏览器中不执行此JS:<!--      //-->
49.引用一个文件式的JS:<script type="text/javascript" src="aaa.js"></script>
50.指定在不支持脚本的浏览器显示的HTML:<noscript></noscript>
51.当超链和onCLICK事件都有时,则老版本的浏览器转向a.html,否则转向b.html.例:<a href="a.html" onclick="location.href='b.html';return false">dfsadf</a>
52.JS的内建对象有:Array,Boolean,Date,Error,EvalError,Function,Math,Number,Object,RangeError,ReferenceError,RegExp,String,SyntaxError,TypeError,URIError
53.JS中的换行:/n
54.窗口全屏大小:<script>function fullScreen(){ this.moveTo(0,0);this.outerWidth=screen.availWidth;this.outerHeight=screen.availHeight;}window.maximize=fullScreen;</script>
55.JS中的all代表其下层的全部元素
56.JS中的焦点顺序:document.getElementByid("表单元素").tabIndex = 1
57.innerHTML的值是表单元素的值:如<p id="para">"how are <em>you</em>"</p>,则innerHTML的值就是:how are <em>you</em>
58.innerTEXT的值和上面的一样,只不过不会把<em>这种标记显示出来.
59.contentEditable可设置元素是否可被修改,isContentEditable返回是否可修改的状态.
60.isDisabled判断是否为禁止状态.disabled设置禁止状态
61.length取得长度,返回整型数值
62.addBehavior()是一种JS调用的外部函数文件其扩展名为.htc
63.window.focus()使当前的窗口在所有窗口之前.
64.blur()指失去焦点.与FOCUS()相反.
65.select()指元素为选中状态.
66.防止用户对文本框中输入文本:onfocus="this.blur()"
67.取出该元素在页面中出现的数量:document.all.tags("div(或其它HTML标记符)").length
68.JS中分为两种窗体输出:模态和非模态.window.showModaldialog(),window.showModeless()
69.状态栏文字的设置:window.status='文字',默认的状态栏文字设置:window.defaultStatus = '文字.';
70.添加到收藏夹:external.AddFavorite("http://www.dannyg.com";,"jaskdlf");
71.JS中遇到脚本错误时不做任何操作:window.onerror = doNothing; 指定错误句柄的语法为:window.onerror = handleError;
72.JS中指定当前打开窗口的父窗口:window.opener,支持opener.opener...的多重继续.
73.JS中的self指的是当前的窗口
74.JS中状态栏显示内容:window.status="内容"
75.JS中的top指的是框架集中最顶层的框架
76.JS中关闭当前的窗口:window.close();
77.JS中提出是否确认的框:if(confirm("Are you sure?")){alert("ok");}else{alert("Not Ok");}
78.JS中的窗口重定向:window.navigate("http://www.sina.com.cn";);
79.JS中的打印:window.print()
80.JS中的提示输入框:window.prompt("message","defaultReply");
81.JS中的窗口滚动条:window.scroll(x,y)
82.JS中的窗口滚动到位置:window.scrollby
83.JS中设置时间间隔:setInterval("expr",msecDelay)或setInterval(funcRef,msecDelay)或setTimeout
84.JS中的模态显示在IE4+行,在NN中不行:showModalDialog("URL"[,arguments][,features]);
85.JS中的退出之前使用的句柄:function verifyClose(){event.returnValue="we really like you and hope you will stay longer.";}}  window.onbeforeunload=verifyClose;
86.当窗体第一次调用时使用的文件句柄:onload()
87.当窗体关闭时调用的文件句柄:onunload()
88.window.location的属性: protocol(http:),hostname(www.example.com),port(80),host(www.example.com:80),pathname("/a/a.html"),hash("#giantGizmo",指跳转到相应的锚记),href(全部的信息)
89.window.location.reload()刷新当前页面.
90.window.history.back()返回上一页,window.history.forward()返回下一页,window.history.go(返回第几页,也可以使用访问过的URL)
91.document.write()不换行的输出,document.writeln()换行输出
92.document.body.noWrap=true;防止链接文字折行.
93.变量名.charAt(第几位),取该变量的第几位的字符.
94."abc".charCodeAt(第几个),返回第几个字符的ASCii码值.
95.字符串连接:string.concat(string2),或用+=进行连接
96.变量.indexOf("字符",起始位置),返回第一个出现的位置(从0开始计算)
97.string.lastIndexOf(searchString[,startIndex])最后一次出现的位置.
98.string.match(regExpression),判断字符是否匹配.
99.string.replace(regExpression,replaceString)替换现有字符串.
100.string.split(分隔符)返回一个数组存储值.
101.string.substr(start[,length])取从第几位到指定长度的字符串.
102.string.toLowerCase()使字符串全部变为小写.
103.string.toUpperCase()使全部字符变为大写.
104.parseInt(string[,radix(代表进制)])强制转换成整型.
105.parseFloat(string[,radix])强制转换成浮点型.
106.isNaN(变量):测试是否为数值型.
107.定义常量的关键字:const,定义变量的关键字:var 
【数据集3】高分辨率统计降尺度日值数据集NEX-GDDP的介绍与下载方法 对NEX-GDDP数据集进行介绍和下载说明 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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Thinkphp路由配置和静态缓存规则【原创】

ThinkPHP框架对URL有一定的规范,所以如果你希望定制你的URL格式的话,就需要好好了解下内置的路由功能了,它能让你的URL变得更简洁和有文化。 首先我们在Common/config.php设置为2,即rewrite模式 接着我们在页面上加一个导航链接,首页跳转到index.html,注册到reg.html,登录到login.html。加上路由的链接,就不需要U方法了哦。 ...

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php 静态缓存配置,thinkphp5行为扩展实现html静态缓存设置

thnkphp5行为扩展html静态缓存利用钩子thinkphp钩子进行行为扩展。先上本地测试结果关闭缓存:[emailprotected]*/"_ue_custom_node_="true">:/home/www/wwwroot/yunshare.qq$ab-n1000-c10http://yunshare.qq/Article/8/9.htmlThisisApacheB...

weixin_42488050的博客 215

如何配置ThinkPHP中静态缓存的存放路径

网上找了很多资料,包括官方的手册,都表明说,在全局配置文件config.php中配置系统变量HTML_PATH即可,但反复调试外加删Runtime、Cache,重启WEB服务器等等均无效果,于是乎只能自己找寻解决方法。一路顺藤摸瓜终于解决,以此文分享、备忘之。1)首先查看ThinkPHP核心文件core.php,发现引入的各种类php中,有一名为:View.class.php,视图类。顾名思义此...

weixin_30550271的博客 174

thinkphp 静态缓存在config里的配置方法

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...

weixin_34293059的博客 270

thinkphp5.1 实现页面静态缓存

thinkphp5.1 实现页面静态缓存总览开启配置config目录 => app.php文件application目录下tags.php文件添加如下配置,如果没有该文件,则需创建对应的common模块添加ReadHtmlCacheBehavior.php和WriteHtmlCacheBehavior.php文件调用效果 总览 本教程主要通过开启静态缓存配置和thinkphp5.1的钩子行为实现。 开启配置config目录 => app.php文件 'app_debug' => false

weixin_39651391的博客 1890

thinkphp的静态缓存使用方法

原文地址:http://www.zoneself.org/2012/03/06/content_1074.html     thinkphp里面内置了一个 静态缓存功能,说静态缓存可能对我这种菜鸟而言不太好理解。其实静态缓存就是将THINKphp的某一个操作显示出来的页面生成一个HTML文件保存在设置的路径,当用户再次访问的时候,如果缓存没过期,那么这个操作将不再执行它下面的PH

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Jession-Ji
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