JavaScript课堂笔记(中)

【电磁场计算】磁偶极子在外磁场中的受力 最近在总结电磁场计算公式的时候发现,关于磁偶极子受力的计算公式,在不同文献中的说明有点出入,在此特地写一篇博客澄清一下。 阅读详情

6、JavaScript的函数

6.1 JavaScript的常用全局函数

JavaScript中有个常用的全局属性NaN,即非数值(Not a Number),NaN 属性用于引用特殊的非数字
值,该属性指定的并不是不合法的数字。

6.1.1 isNaN(param)

用于检查其参数是否是非数字值。
是数值的返回false,不是数值返回true

console.log(isNaN(666));//false
console.log(isNaN(1+2));//false
console.log(isNaN("hello"));//true

6.1.2 parseFloat(String)

可解析一个字符串,并返回一个浮点数。该函数指定字符串中的首个字符是否是数字。如果是,则对字
符串进行解析,直到到达数字的末端为止,然后以数字返回该数字,而不是作为字符串。

console.log(parseFloat("66"));//66
console.log(parseFloat("199.99"));//199.99
console.log(parseFloat("1024 2048 4096"));//1024
console.log(parseFloat(" 128 "));//128
console.log(parseFloat("10年"));//10
console.log(parseFloat("今天是8号"));//NaN
  • 字符串中只返回第一个数字。
  • 开头和结尾的空格是允许的。
  • 如果字符串的第一个字符不能被转换为数字,那么 parseFloat() 会返回 NaN。

6.1.3 parseInt(string,radix)

可解析一个字符串,并返回一个整数.

  • string 必需。要被解析的字符串。
  • radix 可选。表示要解析的数字的基数。该值介于 2 ~ 36 之间。

当参数 radix 的值为 0,或没有设置该参数时,parseInt() 会根据 string 来判断数字的基数。
当忽略参数 radix , JavaScript 默认数字的基数如下:
如果 string 以 “0x” 开头,parseInt() 会把 string 的其余部分解析为十六进制的整数。
如果 string 以 0 开头,那么 ECMAScript v3 允许 parseInt() 的一个实现把其后的字符解析为八进
制或十六进制的数字。
如果 string 以 1 ~ 9 的数字开头,parseInt() 将把它解析为十进制的整数。

console.log(parseInt("66"));//66
console.log(parseInt("199.99"));//199
console.log(parseInt("1024 2048 4096"));//1024
console.log(parseInt(" 128 "));//128
console.log(parseInt("10年"));//10
console.log(parseInt("今天是8号"));//NaN
console.log(parseInt("10",10));//10
console.log(parseInt("010"));//10
console.log(parseInt("10",8));//8
console.log(parseInt("0x10"));//16
console.log(parseInt("10",16));//16
PS:旧浏览器由于使用旧版本的ECMAScript(ECMAScript版本小于ECMAScript 5,当字符串以"0"开
头时默认使用八进制,ECMAScript 5使用的是十进制),所以在解析("010") 将输出8。
  • 只有字符串中的第一个数字会被返回。
  • 开头和结尾的空格是允许的。
  • 如果字符串的第一个字符不能被转换为数字,那么 parseInt() 会返回 NaN。
  • 在字符串以"0"为开始时旧的浏览器默认使用八进制基数。ECMAScript 5,默认的是十进制
    的基数。

6.2 JavaScript的自定义函数

与java中学过的方法类似。

6.2.1 自定义函数语法

使用function关键字定义函数。

function 自定义函数名称(参数列表){
//函数体
}

6.2.2 自定义函数实例
注意:1、函数的形参直接写参数名称,不需要声明类型,即不需要写var.
2、函数的返回取决于函数体中是否有return关键字。
在这里插入图片描述
6.3 JavaScript的匿名函数
在这里插入图片描述

7、JavaScript变量的作用域

7.1 局部 JavaScript 变量

在 JavaScript 函数内部声明的变量(使用 var)是局部变量,所以只能在函数内部访问。
在不同的函数中可以声明名称相同变量,因为局部变量出该函数就失效了。

7.2 全局 JavaScript 变量

在函数外声明的变量是全局变量,网页上的所有脚本和函数都能访问它。

<script>
var userId = 1001; //全局变量:整个script脚本中都可用,要注意先后顺序
function printMessage() {
var userName = "李白";//局部变量:只在当前函数中生效
document.write(userId);//使用全局变量的时候,保证使用(方法被调用)之前定义并赋
值
document.write(userName);//使用局部变量
}
printMessage();
</script>
<script>
function printMessage2() {
var userName2 = "李白2";
document.write(userId);//这里也可以使用userId
//document.write(userName1);//错误:调用不到printMessage函数中的局部变量
document.write(userName2);//正确:可以使用自己函数中的局部变量
}
</script>

7.3 变量的生命周期

JavaScript 变量的生命期从它们被声明的时间开始。
局部变量会在函数运行以后被删除。全局变量会在页面关闭后被删除。

8 JavaScript自定义对象

对象也是一个变量,但对象可以包含多个值(多个变量)。

8.1 定义对象

对象中可以有属性,也可以有方法
在这里插入图片描述

8.2 对象的属性

可以说 “JavaScript 对象是变量的容器”。
但是,我们通常认为 “JavaScript 对象是键值对的容器”。
键值对通常写法为 name : value (键与值以冒号分割)。
键值对在 JavaScript 对象通常称为 对象属性。

8.3 访问对象的属性

在这里插入图片描述

8.4 访问对象的方法

在这里插入图片描述

9 JavaScript Window–浏览器对象模型

浏览器对象模型 (BOM) 使 JavaScript 有能力与浏览器"对话"。
BOM:Browser Object Model,中文浏览器对象模型。
虽然现在BOM尚无正式标准,但是由于现代浏览器已经(几乎)实现了 JavaScript 交互性方面的相同
方法和属性,因此window常被认为是 BOM 的方法和属性。

9.1window对象属性

9.1 window对象

在这里插入图片描述

所有浏览器都支持 window 对象。它表示浏览器窗口。( 没有应用于 window 对象的公开标准,不过
所有浏览器都支持该对象)。
所有 JavaScript 全局对象、函数以及变量均自动成为 window 对象的成员。
全局变量是 window 对象的属性。全局函数是 window 对象的方法。
Window 对象表示浏览器中打开的窗口。

9.2.1 history对象

window.history 对象包含浏览器的历史。
window.history对象在编写时可不使用 window 这个前缀。
常用方法:
history.back() - 与在浏览器点击后退按钮相同
history.forward() - 与在浏览器中点击向前按钮相同
history.go(1/-1)-- 参数为1:等同于history.forward(),参数为-1,等同于history.back()

<a href="javascript:window.history.forward()">前进</a>
<a href="javascript:window.history.back()">后退</a>
<a href="javascript:window.history.go(1)">前进go</a>
<a href="javascript:window.history.go(-1)">后退go</a>

9.2.2 location对象

window.location 对象用于获得当前页面的地址 (URL),并把浏览器重定向到新的页面。
常用属性和方法:
window.location 对象在编写时可不使用 window 这个前缀。
href 当前窗口正在浏览的网页地址
replace(url) 转向到url网页地址
reload() 重新载入当前网址,如同按下刷新按钮

<a href="javascript:alert(window.location.href)">获取当前页面的URL地址</a>
<a href="javascript:window.location.reload()">刷新</a><br />
<a href="javascript:window.location.replace('index.html')">跳转到index</a><br />
<a href="javascript:location.replace('https://www.baidu.com')">跳转到百度</a><br
/>

9.2 window对象方法

在这里插入图片描述

9.3.1 打开和关闭浏览器案例

<a href="javascript:window.open('https://www.baidu.com')">打开百度</a>
<a href="javascript:window.open('index.html')">打开-index</a>
<a href="javascript:window.close()">关闭当前页面</a>

9.3.2 弹框案例

<script>
//window对象常用的弹框方法
//1、基本弹框
window.alert("只有一个确定按钮的对话框");
//2、对话框:有确定和取消两个看你,点击确定返回true,点击取消返回false
var res=window.confirm("确认要关闭吗?");
if(res){
alert("点击了确定按钮");
}else{
alert("点击取消按钮");
}
//3、输入框:prompt(提示信息,默认值)
var age=prompt("请输入年龄:",19);
alert("输入的年龄信息是:"+age);
</script>

9.3.3 定时器案例

<div id="today1">
div--显示时间1
</div>
<a href="javascript:window.clearInterval(flag1)">停止定时器clearInterval</a>
<div id="today2">
div--显示时间2
</div>
<a href="javascript:window.clearTimeout(flag2)">停止定时器clearTimeout</a>
<script>
function showTime1(){
var time=new Date();
var y=time.getFullYear();
var mon=time.getMonth();
var d=time.getDate();
var h=time.getHours();
var m=time.getMinutes();
var s=time.getSeconds();
document.getElementById("today1").innerHTML=y+"年"+mon+"月"+d+"日 
"+h+":"+m+":"+s;
}
//定时器setInterval(定时调用的函数,时间间隔毫秒)
var flag1=window.setInterval("showTime1()",1000);
</script>
<script>
function showTime2(){
var time=new Date();
var y=time.getFullYear();
var mon=time.getMonth();
var d=time.getDate();
var h=time.getHours();
var m=time.getMinutes();
var s=time.getSeconds();
document.getElementById("today2").innerHTML=y+"年"+mon+"月"+d+"日 
"+h+":"+m+":"+s;
flag2=window.setTimeout("showTime2()",1000);
}
//在指定的毫秒数后调用函数或计算表达式。
var flag2=window.setTimeout("showTime2()",1000);
</script>

10 JavaScript之事件

HTML 事件是发生在 HTML 元素上的事情。当在 HTML 页面中使用 JavaScript 时, JavaScript 可以触
发这些事件。

10.1 HTML事件

HTML 事件可以是浏览器行为,也可以是用户行为。
例如页面加载完成、你点击个按钮、文本框输入了文字等等,都是HTML事件的案例。
通过当事件发生时,我们希望可以做些事情,例如点击完毕按钮之后希望跳转页面、文本框输入完毕之
后验证有效性等,那么这些要做的事情我们就可以通过JavaScript实现。

10.2 常用的HTML事件

在这里插入图片描述

<script>
function fun1(){
alert('选择的内容发生了变化');
}
function fun2(){
alert("触发了单击事件");
}
function fun3() {
document.getElementById("btn").innerHTML="鼠标移动到按钮上了";
}
function fun4() {
document.getElementById("btn").innerHTML="点击我试试";
}
function fun5() {
alert("键盘按下了");
}
function fun6() {
alert("获取到了焦点");
}
function fun7() {
alert("input失去了焦点");
}
function myLoad(){
alert("页面加载完毕");
}
</script>
<body onload="myLoad()">
<input id="userName" onkeydown="fun5()" onfocus="fun6()"
onblur="fun7()"/>
<input id="password" type="password" />
<button id="btn" type="button" onclick="fun2()"
        onmouseover="fun3()" onmouseout="fun4()">点击我试试</button>
<select id="month" onchange="fun1()">
<option>1月份</option>
<option>2月份</option>
</select>
</body>
VS(QT)调用Matlab函数的方法 调试–>窗口–>异常设置–>Win32 Exceptions全部不要勾选。选择Microsoft Visual C++ 2017。将生成的.h和.lib分别放置在对应的文件夹。输入mex -setup C++输入deploytool选择。选择Realse x64。 阅读详情

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深度学习工具包 DeepLearningToolbox

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")

JavaWeb 课堂笔记 —— 02 JavaScript

本系列为笔者学习JavaWeb的课堂笔记,视频资源为B站黑马程序员出品的《黑马程序员JavaWeb开发教程,实现javaweb企业开发全流程(涵盖Spring+MyBatis+SpringMVC+SpringBoot等)》,章节分布参考视频教程,为同样学习JavaWeb系列课程的同学们提供参考。

Celeste的博客 888

IEM模型,地表粗糙度模拟

利用微波反演土壤水分时候,利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟

JS的课堂笔记

JS笔记 1、EAMA script是Javascript的标准规范。 2、ES是标准 JS是实现。 3、JS分为ES、 DOM(文档对象)、BOM(浏览器对象) 4、JS(解释型语言) 特点: 1)不用编译直接运行 2)JS类似于C语言 Java语言 3)是动态语言(可变量的值 可以任意改变) 4)基于原型的面向对象 5)运行较慢(劣势)(为什么? 回...

weixin_45598555的博客 255

JS课堂笔记

离开当前代码块,变量就失效了,使用var声明的变量支持全局作用域,使用let和const声明的变量支持块级作用域。(使用一对花括号括起来的代码称为一个代码块所谓块级作用域,就是指变量起作用的范围是当前代码块,使用var声明的变量支持全局作用域,使用let和const声明的变量支持块级作用域. -->console.log(Number.MAX_VALUE*2)//Infinity(无穷大)//需求:(1)让用户输入两个数字 (2)比较两个数字大小,并在页面显示最大的那个数字。

2301_81819662的博客 1397

javascript课堂笔记

初 js区分大小写 字母数字下划线 数字开头 分号必写 /n换行 js浮点运算不精确 . 方法名 逗号调用方法 双引号需在同一行,换行可以用+做字符串拼接 <a href="javascript:alert("注意冒号")>点击这里弹出js窗口</a> /耦合问题不推荐使用 数据类型 null 空object undefind 衍生自null,未赋值变量 number NaN 不是一个数字 类型转换 转为串 .toString() undefind null 报错  不改

tioner的博客 336

【黑马】JavaScript课堂笔记

本笔记非原创,来自博主学习黑马的JavaWeb的配套资料,分享给有需要的人,如若侵权麻烦联系删除。 今日内容 1. JavaScript基础 JavaScript: * 概念: 一门客户端脚本语言 * 运行在客户端浏览器中的。每一个浏览器都有JavaScript的解析引擎 * 脚本语言:不需要编译,直接就可以被浏览器解析执行了 * 功能: * 可以来增强用户和html页面的交互过程,可以...

VICI的博客 1103

2020年JavaScript课堂笔记

javaScript(基础) 1.JavaScript简介 javaScript是“弱类型”语言 功能: 可以来增强用户和html页面的交互过程,可以来控制html元素,让页面有一些动态的效果,增强用户的体验。 2. JavaScript语法 与HTML结合方式 内部js:定义<script>,标签体内容就是JavaScript代码 外部js:定义<script>通过...

qq_45873896的博客 251

JavaScript课堂笔记一

1、概述 1.1 什么是JavaScript? 1.1.1 概念 JavaScript 是脚本语言,是一种解释性脚本语言(代码不进行预编译) JavaScript 是一种轻量级的编程语言。 JavaScript 是可插入 HTML 页面的编程代码。 JavaScript 插入 HTML 页面后,可由所有的现代浏览器执行。 JavaScript 很容易入门。 1.1.2 作用 1、为网页添加各式各样的动态功能, 2、为用户提供更流畅美观的浏览效果。 通常JavaScript脚本是通过嵌入

woshinibabaang的博客 263

JavaScript课堂笔记

程序一词来自生活,通常指完成某些事务的一种既定方式和过程在日常生活中,可以将程序看成对一系列动作的执行过程的描述程序变量赋值基本数据类型类型转换运算符程序的三种结构是什么?分支中if的结构switch的结构switch能判断的类型有哪些?while和do—while循环都是用来解决循环次数不确定的场合问题。for循环结构比较紧凑,对已知数量的循环操作方便break和continue的区别是什么?就像一台榨汁机一样你不必去关心它怎么工作的,只需要把水果放入,按下功能键,

张晨光老师的播客 1450

课堂笔记---JavaScript简介

JavaScript简介 JavaScript是互联网上最流行的脚本语言,这门语言可用于HTML和web, 更可广泛用于服务器、PC、笔记本电脑、平板电脑和智能手机等设备. JavaScript 是脚本语言 JavaScript 是一种轻量级的编程语言。 JavaScript 是可插入HTML页面的编程代码。 JavaScript 插入HTMl 页面后,可有所有的现代浏览器执行 JavaScrip...

weixin_44538423的博客 400

JavaScript 变量 课堂笔记

2.变量 1.变量:变化的量 2.定义变量:变量需要先定义在使用 var 变量名; 变量名的命名规则: 1)变量名必须以字母、下划线、$开头 2)变量名可以包含数字、字母、下划线、$ 3)变量名区分大小写 4)不能使用关键字和保留字 3.变量的赋值(变量的初始化): 变量名=值; 4.读取变量中的数据(变量的取值...

新入菜鸟 415

JavaScript课堂笔记!

JavaScript是世界上最流行的脚本语言。属于wed语言, 试用与PC,笔记本电脑,平板电脑和移动电话。               JavaScript用法   <!DOCTYPEhtml>   <html>    <head>     <meta charset: “utf-8”>     <title><...

weixin_30381317的博客 176
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