javascript的代码写在哪里,javascript常用代码大全

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本篇文章给大家谈谈javascript的代码写在哪里,以及javascript常用代码大全,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。

JavaScript常用代码总结

在初学JavaScript时积累不少的js代码块(脑子记不住)
在这里给大家分享一下,也顺便当做保存
可能有点乱,可以自己再梳理总结一下

js特殊字符
\b 退格字符 \f换页符 \n换行字符 \r回车字符 \t制表符tab \’转义 空格 \0

常用代码总结

提示框 alert(); 选择框 confirm(); 对话框 prompt();
加载事件 window.onload=function(){};
输出到网页 document.write("sadfsbd")
控制台输出 console.log();

获取可视高度    window.innerHeight;
指定滚动位置    window.scrollBy(100,100);
打开新窗口      window.open()
关闭窗口        window.close()
ID获取元素        document.getElementById('id');
Class获取元素     document.getElementsByClassName('class');

获取值    .value           更改元素内容   .innerHTML      
更改属性   .src            更改样式   .style.
点击事件  .onclick         加载事件 .onload        
鼠标移入 .onmouseover      移出 .onmouseout  
焦点事件  .onfocus         文本输入改变 .upperCase         
获取长度 .length

窗体变化 window.οnresize=function(){}

滚轮移动值 event.wheelDelta

创建数组 var cars=new Array(“Saab”,“Volvo”,“BMW”);

创建对象 var person={firstname:“John”, lastname:“Doe”, id:5566};

查找指定字符位置返回数字 .indexOf()

查找指定字符找到返回当前字符 .match()

替换字符 .replace(" “,” ")

大小写转换 大 toUpperCase() / 小toLowerCase():

分割 .split()

四舍五入 Math.round(4.7)

提取字符串中指定数目的字符 .substr(2);

转换int alert( Number(str1) )

返回随机数0-1 Math.random(); 0-11随机数

嵌套页面调用主页面方法 window.parent.fxdh();

循环计时器
setInterval(function(){alert(“Hello”)},3000)
停止执行 clearInterval();

一次性计时器
setTimeout(function(){alert(“Hello”)},3000);
停止执行 clearTimeout();


新增HTML元素

var para=document.createElement("p");
//创建一个文本节点**
var node=document.createTextNode("This is a new paragraph.");
para.appendChild(node);
//向元素追加文本节点**
var element=document.getElementById("div1");//找到一个已有的元素:
element.appendChild(para);//在元素后添加新元素

删除HTML元素

var child=document.getElementById("p1");//找到要删除的元素
child.parentNode.removeChild(child);
//找到删除元素的父元素   移除子元素

var parent=document.getElementById("div1");//通过ID找到div 
var child=document.getElementById("p1");//通过ID找到P1
parent.removeChild(child);//从父元素删除子元素

判断文本内容类型
• var p = /[0-9]/; var b = p.test(string); //true,说明有数字。
• var p = /[a-z]/i; var b = p.test(string); //true,说明有英文字母快码论文。
•var p = /[0-9a-z]/i; var b = p.test(string); //true,说明有英文字母或数字。

在这里插入图片描述

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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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一:介绍 1.DOM    2.节点分类   节点及其类型:     1). 元素节点     2). 属性节点: 元素的属性, 可以直接通过属性的方式来操作.     3). 文本节点: 是元素节点的子节点, 其内容为文本.    二:JS的位置 0.新建静态web项目    1.第一种方式     在 body 节点之前编写 js 代码, 但需要利用 wi...

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一、输入框禁止输入中文 &lt;input type="text" style="ime-mode:Disabled;"&gt; 二、最简单的按钮作为链接方法 &lt;INPUT TYPE="submit" value="ABCnet.CN" onclick="location.href='http://www.abcnet.cn'"&gt;

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该资源为搭建Linux系统Java环境用,资源的后缀为tar.gz格式的压缩包

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非常感谢,本人最近也学习了一个多月的javascript技术,有空也会发表一些文章的。一、取URL中的参数function getParameterByName(name) {var match = RegExp('[?&]' + name + '=([^&]*)').exec(window.location.search);return match && deco...

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js 编写的简单游戏代码,js小游戏游戏代码大全

像素鸟曾经是一个火爆一时的小游戏,我们尝试用JavaScript来实现像素鸟的核心功能。操作方式:鼠标点击胜利条件:无失败条件:小鸟碰到了屏幕上下的水管就算失败看似是小鸟在向前飞行,实际上是水管在向后移动,以减少内存的消耗。对于水管的显示,使用背景图片的background-size属性,设置100% 100% 即可让背景图片完全覆盖随机高度的div。对于水管的移动,使用css3的动画属性,这可以很方便的控制水管移动的距离、速度与方向。

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javascript常用代码大全

jquery选中radio //如果之前有选中的,则把选中radio取消掉 $("#tj_cat .pro_category").each(function() { if ($(this).attr('checked')){ $(this).attr('checked' ,false); } }); //获取被选中的标签的值 radio:(checkbox和这个一样)...

339

js代码写在什么位置好,javascript代码写在哪里

这篇文章主要介绍了javascript代码书写的几种位置,具有一定借鉴价值,需要的朋友可以参考下。希望大家阅读完这篇文章后大有收获,下面让小编带着大家一起了解一下。

chatgpt001的博客 501

javascript代码怎么运行,javascript代码在哪里写

根据字面意思我们就可以得出结果,字面量就是不可改变的量好比数字“1”永远是1;变量好比是年龄,今年18明年就19了,此处“年龄”就是一个变量与数学中的未知量类似;标识符就是给变量、对象等起的名字就是标识符,好比以下示例中的age;标识符必须满足三个规定:①组成只能是字母大小写、数字“$”和“_”;②不能以数字开头;③不能是关键字或者保留字;最后命名建议使用驼峰命名规范要做到见名知意(一看标识符就知道是什么意思);

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