HTML DOM 笔记

最新推荐文章于 2025-01-25 17:08:43 发布
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#HTML

整个文档是一个文档节点。
每个 HTML 标签是一个元素节点。
HTML 元素中包含的文本是文本节点。
注释是注释节点。



访问节点：
getElementById()
getElementsByTagName()
parentNode， firstChild， 和 lastChild 属性
document.documentElement 返回文档根节点
document.body 直接访问 <body> 标签

节点信息：
nodeName 可以是一个元素节点的标签名称， 一个属性节点的属性名称， 文本节点为 #text， 文档节点为 #document
nodeValue 可以是一个文本节点中包含的文本， 一个属性节点的属性值， 不可用与文档和元素节点
nodeType 节点类型
Element typeNodeType
Element1
Attribute2
Text3
Comment8
Document9

JavaScript HTML DOM学习笔记.emmx
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从菜鸟教程上学习的关于js的学习笔记，可以用于参考学习使用，脑图样式，浏览更方便，有需要的同学可以带走
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由于提供的文件标题“DOM笔记网络版.pdf”和描述“DOM笔记网络版.pdf”无法提供足够信息用于生成详细的知识点，因此我将基于Web开发领域中常见的DOM（文档对象模型）概念，提供相关的知识点，以满足要求。...
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DOM是W3C的标准，是中立于平台和语言的接口，它允许程序和脚本动态地访问和更新文档的内容、结构和样式。核心DOMXML DOMHTML DOM：(HTML的标准对象模型，HTML的标准编程接口，W3C标准)，是关于如何获取、修改、添加或删除HTML元素的标准。...
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JavaScript DOM（文档对象模型）是Web开发中一个关键的概念，它允许我们使用JavaScript来操作HTML或XML文档的结构、内容和样式。DOM将HTML页面解析为一个由节点组成的树形结构，每个HTML元素都是树中的一个节点，...
【医学图像处理】基于openslide的SVS切片多尺度分析：病理AI研究中的高分辨率图像处理与批量裁剪技术应用
最新发布
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内容概要：本文是一份关于使用openslide处理显微镜病理SVS切片的全流程技术教程，涵盖从环境搭建、基础读取与可视化，到进阶裁剪、批量处理以及科研级应用拓展。文章详细介绍了SVS切片的特点和openslide库的功能，提供了Python代码示例，实现切片多层级图像提取、感兴趣区域裁剪、大批量SVS文件自动化处理，并进一步引导读者结合深度学习模型进行病变分割、细胞计数、多尺度分析及交互式可视化报告开发。同时附带常见问题避坑指南，帮助用户应对内存不足、坐标错乱和格式兼容等问题。; 适合人群：计算机或生物医学工程相关专业，正在进行病理图像分析方向毕业设计的学生，具备一定Python编程和图像处理基础的研发人员。; 使用场景及目标：① 掌握openslide对超大SVS切片的高效读取与多层级可视化方法；② 实现病理图像的精准裁剪与批量预处理，为AI模型训练准备数据；③ 构建从全切片到局部细节的多尺度分析流程，提升毕设的技术深度与科研价值。; 阅读建议：建议边实践边学习，配合提供的代码链接动手操作，优先在小样本上验证流程，并结合ImageScope软件进行坐标定位与结果验证，注意处理大文件时的内存优化策略。
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小雉系统分卷源码
QT学习 实例 QLineEdit QLCDNumber
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下载方式：https://pan.quark.cn/s/f4ef8119fda2 通过QT学习实例，可以展示QLineEdit的多样化应用方式，并运用QLCDNumber来以类似液晶显示屏的数字形式呈现数值
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半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）（Matlab代码实现）内容概要：本文档主要介绍了一种半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）的Matlab代码实现方法，属于机器学习与深度学习领域的前沿探索内容。文中强调该技术在时序预测、分类识别、回归分析等方面的应用，并指出其适用于缺乏充足标签数据的实际科研场景。资源还涵盖了极限学习机（ELM）系列算法与其他智能优化算法、神经网络模型的结合应用，展示了其在电力系统、负荷预测、电池健康状态评估等多个工程领域的实践价值。此外，文档附带了多个Matlab仿真实例及相关网盘资源链接，便于读者复现和扩展研究。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事科研工作或研究生阶段的学习者，尤其适合研究机器学习、电力系统优化、智能算法应用等相关方向的人员。; 使用场景及目标：①用于解决标签数据稀缺情况下的分类与预测问题；②结合智能优化算法提升极限学习机性能；③应用于电力负荷预测、新能源系统调度、电池状态估计等实际工程问题的研究与模型构建。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码实例进行实践操作，优先掌握ELM基本原理后再深入SS-US-ELM的实现逻辑，同时利用网盘资源完成代码复现与参数调优，以达到理论与实践相结合的学习效果。
jsdom笔记
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### 关于 JSDOM 的学习笔记 JSDOM 是一个用于在 Node.js 环境下模拟浏览器行为的库。它允许开发者创建虚拟 DOM 和执行基于 DOM 的操作，而无需实际运行在一个完整的浏览器环境中[^6]。 #### 什么是 JSDOM？ JSDOM 提供了一个轻量级的 HTML 解析器和 DOM 实现，能够解析 HTML 文档并将其转换为可编程的对象模型。这使得开发者可以在服务器端处理网页内容、测试前端代码以及构建无头浏览器环境下的自动化工具[^7]。 以下是几个常见的应用场景： - **爬虫开发**：利用 JSDOM 抓取动态加载的内容。 - **单元测试**：模拟真实的浏览器环境以测试前端逻辑。 - **HTML 渲染服务**：生成静态页面或将模板渲染成最终的 HTML 输出。 #### 安装与初始化 要开始使用 JSDOM，请先安装依赖包 `jsdom`： ```bash npm install jsdom ``` 接着可以通过以下方式引入模块并创建一个新的文档实例： ```javascript const { JSDOM } = require("jsdom"); // 创建一个简单的 HTML 字符串作为初始输入 const dom = new JSDOM(`<!DOCTYPE html><p>Hello world</p>`, { url: "https://example.org/", }); console.log(dom.window.document.querySelector("p").textContent); ``` 上述例子展示了如何定义基本结构并通过查询选择器访问节点[^8]。 #### 动态修改 DOM 节点 除了读取现有内容外，还可以借助 JSDOM 修改已有的 DOM 结构。比如新增子元素或者调整属性值等操作均支持标准 W3C 接口调用模式[^9]: ```javascript const { JSDOM } = require("jsdom"); let dom = new JSDOM(`<div id="container"></div>`); let containerElement = dom.window.document.getElementById('container'); if (containerElement){ let paragraphNode = dom.window.document.createElement('p'); paragraphNode.textContent = 'This is a dynamically added text.'; // 将新段落追加至容器内部 containerElement.appendChild(paragraphNode); } console.log(dom.serialize()); /* Output should be similar to: <html> <head></head> <body> <div id="container"><p>This is a dynamically added text.</p></div> </body> </html>*/ ``` 此片段说明了怎样向空白 div 中注入新的 p 标签及其文本填充过程[^10]。 #### 处理外部资源请求 当涉及到 AJAX 或者其他网络交互时需要注意，默认情况下所有的 fetch 请求会被拦截下来并不会真正发送出去除非特别配置允许联网选项[^11]。 如果想让某些特定 URL 可被正常载入，则可以自定义设置 resourceLoader 参数: ```javascript const { JSDOM } = require("jsdom"); new JSDOM( `<img src="/image.jpg">`, { resources: "usable", runScripts:"outside-only" } ).then((domInstance)=>{ console.log(domInstance.window.Image.prototype.toString()); }); ``` 这里启用了图片标签加载机制同时开启了脚本执行权限以便更贴近真实场景需求[^12]. --- ###
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