JS函数速查

JQuery对象-JS对象-互转-常用函数-属性速查 jq --> js: jq对象(索引)或者 jq对象.get(索引)//对divs中所有的div 让标签体内容变为"bbb",使用jq方式。* js --> jq: $(js对象)//1.通过js方式来获取名称叫div的所有html元素对象。//2、通过jq方式来获取名称叫div的所有html元素对象。//对divs中所有的div 让标签体内容变为"aaa"2、jq对象和js对象方法不通用的。//jq对象.get(索引)//可以将其当作数组来使用。//也可以当作数组来使用。//jq对象(索引) 阅读详情
由于在做WEB3D控件,不得不学点JS和ASP.NET,今天看到以前找到的资料,贴出来,方便下大家入门。
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[i].type == "text"){
          form.elements[i].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.defaultStatu* = '文字.';
70.添加到收藏夹:**ternal.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
JavaScript 函数速查指南:从基础到高级技巧 本文还有配套的精品资源,点击获取 简介:JavaScript是编程的核心,提供了丰富的函数以简化网页和应用程序开发。这份速查手册详尽地涵盖了JavaScript中的各类函数,如数据类型转换、数学运算、字符串处理、数组操作、日期时间处理、逻辑判断、对象操作、迭代器、异步编程和DOM操作等。此外,还包括了闭包、作用域、模块系统和事件循环等高级主题。每个函数都附有详尽的解释、参数... 阅读详情

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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")

JavaScript函数速查

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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-&gt;html-&gt;(head,body) 4.一个浏览器窗口中的DOM顺序是: window-&gt;(navigator,screen,history,location,document) 5.得到表单中元素的名称和值: docu...

sunxboy的专栏 204

告别数字精度烦恼:decimal.js函数别名速查表(plus/add、minus/sub全解析)

你是否在使用decimal.js时,总是记不清该用`plus()`还是`add()`?明明记得有减法函数却分不清`minus()`和`sub()`的区别?本文将为你系统梳理decimal.js中所有实用的函数别名,让你彻底摆脱"记混函数名"的困扰,轻松写出优雅准确的高精度计算代码。 ## 为什么需要函数别名? decimal.js作为JavaScript中处理高精度小数运算的利器,提供了丰富的

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GameMonkey
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