javascript3

1.例子:在末尾添加一个节点。

第一步:获取到ul标签;

第二步:创建li标签:document.creatElement("标签名称");方法

第三步:创建文本:document.creatTextNode("文本内容");

第四步:把文本添加到li下面:使用appendChild方法

第五步:把li添加到ul的下面:使用appendChild方法

PS:因为HTML 按节点树的解析方式 在解析。


2.元素对象(elements对象)

--要操作 elements对象,要先获取elements,使用-documents 里面相应的方法获取

--方法:

获取属性里面的值getAttribute("属性名称");

-var input1 = document.getElementById("id");

-alert(input1.value);

-alert(input1.getAttribute("value"));


设置属性里面的值

-input1.setAttribute("class","haha");

删除属性

-input1.removeAttribute("name");

 不能删除value


--想要获取标签下的子标签:使用属性childNodes,但是这个兼容性很差,所以可以使用getElementsByTagName方法,这也是唯一有效的方法


3.Node对象属性1,HTML DOM Element 对象可以查阅

nodeName

nodetype

nodevalue //分标签节点和属性节点


 Node对象属性2,

父节点:parentNode 配合 document.getElementById("id");

子节点:childNodes:得到所有子节点,但是兼容性很差。firstChild  和 lastChild

同辈节点:element.nextSibling返回位于相同节点树层级的下一个节点。element.previousSibling返回位于相同节点树层级的前一个元素


4.操作dom树

appendChild方法,添加子节点到末尾,特点:类似于剪切粘贴的效果

insertBefore(newNode,oldNode)方法:在某个节点之前插入一个新的节点。

<!DOCTYPE html>
<html>
<body>


<ul id="myList"><li>Coffee</li><li>Tea</li></ul>


<p id="demo">请点击按钮向列表插入一个项目。</p>


<button onclick="myFunction()">试一下</button>


<script>
function myFunction()
{
var newItem=document.createElement("LI")
var textnode=document.createTextNode("Water")
newItem.appendChild(textnode)


var list=document.getElementById("myList")
list.insertBefore(newItem,list.childNodes[0]);
}
</script>


<p><b>注释:</b><br>首先请创建一个 LI 节点,<br>然后创建一个文本节点,<br>然后向这个 LI 节点追加文本节点。<br>最后在列表中的首个子节点之前插入此 LI 节点。</p>


</body>
</html>


6.removeChild方法:删除节点。

通过父节点删除自己,不能自己删除自己,可以通过Id属性获得父节点,也可以通过parendNode();获取

7.replaceChild(newNode,oldNode)方法


8.cloneNode(boolean):复制节点,boolean代表是否复制节点。


9.操作dom总结:

移动节点:查找节点,获取节点方法:getElementById():,getElementByName();getElementByTagName();

插入节点:appendChild()方法,insertBefore方法

替换节点:replaceChild()方法

删除节点:removeChild()方法


数据集介绍:垃圾分类检测数据集 一、基础信息 数据集名称:垃圾分类检测数据集 图片数量: 训练集:2,817张图片 验证集:621张图片 测试集:317张图片 总计:3,755张图片 分类类别: - 金属:常见的金属垃圾材料。 - 纸板:纸板类垃圾,如包装盒等。 - 塑料:塑料类垃圾,如瓶子、容器等。 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:图片来源于实际场景,格式为常见图像格式(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类和回收系统。 环境监测与废物管理: 集成至监控系统或机器人中,实时检测垃圾并分类,提升废物处理效率和环保水平。 学术研究与教育: 支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,用于教学、实验和论文发表。 三、数据集优势 类别覆盖全面: 包含三种常见垃圾材料类别,覆盖日常生活中主要的可回收物类型,具有实际应用价值。 标注精准可靠: 采用YOLO标注格式,边界框定位精确,类别标签准确,便于模型直接训练和使用。 数据量适中合理: 训练集、验证集和测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习和评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,支持垃圾检测相关应用。
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