JS笔记—03(DOM编程)

本文介绍HTML结合JavaScript实现动态网页的方法,包括DOM操作、属性设置、事件处理及省市联动效果实现等内容。

1. 动态体现:HTML代码加载到浏览器,代码运行后改变文档(DOM树)增删改查节点。
例如:ajax(不是新技术,是几个技术的合体js+http后台操作)就是这样的原理

2.js对象(浏览器对象、脚本对象、HTML对象)

3.添加文本方法
 a.第一种创建文本节点
 创建元素节点:createElement()
 创建文本节点:createTextNode():也可以加空格用
 添加节点用appendChild();
 得值用:innerHTML
 b.第二种直接赋值
 innerHTML="":直接赋值
 得值用:NodeValue

4.给元素对象设置属性
 a.第一种方法
 object.属性=""
 b.第二种方法
 setAttribute("属性", "值");
5.设置链接属性
 .href="#";
 .onclick = function() {}
 this.代表当前对象,parentNode:父节点
6.加空格
 opra.innerHTML="<a href="#" onclick='upda(this)'>更新</a>&nbsp <a href
 = "#" onclick='dela(this)'>删除</a>

7.元素a.innerHTML会重写元素标记内容(覆盖)
要显示则用a.innerHTML+="html代码";

8.三大重点元素:document. element. node

9最后一个省市联动:IE和火狐不兼容,建议使用document.createElement();方法,
而不使用new Option();因为代码会冗余。


二、代码中遇到的问题:

第一个例子:给节点赋值时,底层用文本节点:var txtNode = createTextNode()


   也可以:父节点.innerHTML直接赋值
从节点取值时,用innerHTML直接取值,
   也可以:txtNode.nodeValue直接取值;

第二个例子:ul列表输出 nodeType.nodeName.nodeValue


 特注:++++++老师说当nodeType=1时是类型,=2时是名字,=3时是值++++。
 a. 可以用for(var i = 0;i < arr.length; i++)循环
 b. 也可以用for(x in arr) {
   if(x >= 0) {
    arr[x].nodeType

     }
    }


第三个例子:给div标签里添加超链接
注意使用innerHTML直接给div赋值时会发生超链接标签覆盖HTML内容的问题
解决方法:mydiv.innerHTML += "超链接代码";
 有三个方法加<a href>:
 a.innerHTML直接赋值div标签
 b.创建a标签,设置属性,设置内容,再依次添加div标签
 c.创建a标签,创建文本节点,设置属性,再依次添加
标注:++++++老师说的是用appendChild():必须加的是对象而不是文本++++。

details:详情
estimate/evaluate:评价

第四个例子:变幻面板:点击链接,改变下边的面板的内容(用div来操控)


 div属性:style = "display:none/block"
 none:不显示div内容
 block:显示div的
 注+++如果是超链接,则不能用window.onload = function() {}
 因为按钮是只点击一次,而超链接要多次变幻。

第五个例子:省市联动


<select>标签事件onchange():事件会在域的内容改变时发生。
清空列表:length = 1;(只有一个请选择)

转载于:https://www.cnblogs.com/StephenChowcai/p/7291211.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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