练习demo

本文介绍了一个使用HTML、CSS和JavaScript实现的动态表格生成方法。通过用户输入行数和列数,实时更新显示,并生成相应大小的表格。文章包含了完整的代码示例,展示了如何通过事件监听和DOM操作来实现这一功能。

表格练习demo

编辑器制作效果展示:

页面展示

代码展示:

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Title</title>
    <style>
        td {border: 1px solid black;background-color: #eee;width: 50px;height: 50px}
        td:hover {border: 1px solid red;background-color: deepskyblue}
    </style>
</head>
<body>
<input type="text" placeholder="行" class="i">
<input type="text" placeholder="列" class="i1">
<input type="button" value="创建" id="bt">
<span class="s"></span>
<hr>
<script>
    var x = "x";
    var y = "y";
    var oi = document.querySelector(".i");
    var oi1 = document.querySelector(".i1");
    var obt = document.querySelector("#bt");
    var os = document.querySelector(".s");
    os.innerText = "(" + x + "," + y + ")";
    oi.addEventListener("blur", run1);
    oi1.addEventListener("blur", run2);
    // 输入框与显示span同步
    function run1() {
        os.innerText = "(" + this.value + "," + y + ")";
        x = this.value;
    }
    function run2() {
        os.innerText = "(" + x + "," + this.value + ")";
        y = this.value;
    }
    obt.addEventListener("click", run);
    // 关键方法,根据参数创建表格
    function run() {
        var td = "";
        var tr = "";
        for (var i = 0; i < y; i++) {
            td += "<td>" + (i + 1) + "</td>";
        }
        for (var i = 0; i < x; i++) {
            tr += "<tr>" + td + "</tr>";
        }
        var str = "<table>" + tr + "</table>";
        document.body.innerHTML += str;
    }
</script>
</body>
</html>

整理笔记时发现自己做的小demo,传上来了,么么哒!

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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