DOM操作

DOM:文档对象模型
将HTML中的元素当做JS中的对象进行操作,称为DOM操作
Windows对象表示浏览器中打开 的窗口,document对象整个文档
DOM操作核心:找对象、添加事件、修改属性……
在js中样式的名字采用小驼峰的命名对方,如:backgroundColor
console.log可以将数据输出到控制台,不会影响页面内容
查找元素
getElementById:根据ID查找,获取的是一个元素

var baidu = document.getElementById("baidu")
alert(baidu.innerHTML)       //获取元素内容 
alert(baidu.innerText)        //获取文本内容   

getElementsByClassName:根据class属性查找元素,返回的是数组。

<div class ="shuangji" style="width:300px;height:300px;background:blue;">双击</div>
var shuangji = document.getElementsByClassName("shuangji")[0]

可以用获取数组元素的方式获取相应的值,如:
var shici = document.getElementsByClassName("shici")
alert(shici[1].innerText)

getElementsByTagName:根据标签名查找元素,反水 的是数组

var aDiv = document.getElementsByTagName("div")

getElementsByName:根据那么属性查找元素,返回的是数组

var aSpan = document.getElementsByName("geming")

JS事件
onclick:单击事件

//找到对象
var danji = document.getElementById("danji")
//添加事件
danji.onclick = function(){
			//修改属性
			this.style.backgroundColor = "green"
		}

this表示当前对象

ondblclick:双击事件:

var shuangji = document.getElementsByClassName("shuangji")[0]
		shuangji.ondblclick = function (){
			this.style.backgroundColor="red"
		}

onfocus:获取焦点
onblur:失去焦点

	<body>
		用户名:<input name="username" value="请输入用户名:"/>
	</body>
	
	<script>
		//获取元素
		var oInput = document.getElementsByName("username")[0]
		//获取焦点事件
		oInput.onfocus = function () {
			if (this.value == "请输入用户名:") {
				this.value = ""
			}
		}
		
		//失去焦点事件
		oInput.onblur = function () {
			if (this.value==""){
				this.value = "请输入用户名:"
			}
		}
	</script>

onmouseover:鼠标移入
onmouseout:鼠标移出

<script>
	var show = document.getElementById("show")
	var meizi = document.getElementsByTagName("img")[0]
	
	//移入
	show.onmouseover = function(){
		meizi.style.display="inline"
	}
	
	show.onmouseout = function(){
		meizi.style.display="none"
	}
	
</script>

为按钮添加事件:


	<body>
		<button onclick="toRed()">编程红色</button>
		<button onclick="toGreen()">编程绿色</button>
	</body>
	
	<script>
	function toRed(){
		document.getElementById("skin").href="改变1.css"
	}
	function toGreen(){
		document.getElementById("skin").href="改变2.css"
	}
		
	</script>
内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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