关于DOM的理解

HTML文档与DOM模型

每个载入浏览器的HTML文档都会生成一个Document对象

Document对象使我们可以从脚本中对HTML中的所有元素进行访问

DOM实际上是以面向对象方式描述的对象模型,它将文档建模为一个个对象,以树状的结构组织(本文称之为“文档树”,树中的对象称为“节点”)。
每个文档包含1个document节点,0个或1个doctype节点以及0个或多个元素节点等。document节点是文档树的根节点。
如对于HTML文档,DOM 是这样规定的:

  • 整个文档是一个文档节点
  • 每个 HTML 标签是一个元素节点
  • 包含在 HTML 元素中的文本是文本节点
  • 每一个 HTML 属性是一个属性节点
  • 注释属于注释节点

节点与文档内容是一一对应的关系,节点之间有层次关系。

转载于:https://www.cnblogs.com/frontendnotes/p/6417264.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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