BOM操作笔记6:使用document对象(JavaScript)

本文介绍如何通过document对象访问网页中的各种元素,如图片、表单等,并展示了动态生成文档内容的方法,包括在浏览器解析时及事件处理函数中使用write()和writeln()。

访问文档对象

浏览器在加载文档时,会自动构建文档对象模型,把文档中同类元素对象对象映射到一个集合中,然后以document对象属性的形式允许用户访问。

这些集合都是HTMLCollection对象,为访问文档常用对象提供了快捷方式。

  • document.anchors:返回文档中所有Anchor对象,即所有带name特性的a标签。
  • document.applets:返回文档中所有Applet对象,即所有applet标签,不推荐使用。
  • document.forms:返回文档中所有Form对象,与document.getElementByTagName(“form”)得到的结果相同。
  • document.links:返回文档中所有Area和Link对象,即所有带href特性的a标签。
<p>这是一个段落</p>
<img height="200" width="300" src="../img/bg.JPG"/>
<img src="../img/bg.JPG"/>
<img src="../img/3.jpg"/>
<b>划重点</b>
<form action="https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40119412/article/details/103914678" method="post">
</form>
alert(document.images[2].src);
alert(document.forms[0].action);

动态生成文档内容

使用document对象的write()和writeln()方法可以动态生成文档内容,包括两种方式:

  • 在浏览器解析时动态输出信息。
  • 在调节事件处理函数时使用write()和writeln()方法生成文档内容。

write()方法支持多个参数,当它传递多个参数时,这些参数将被依次写入文档。

document.write("hello","   ","---","good");

在这里插入图片描述

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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