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JS笔记—03（DOM编程）

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…

JS笔记03

JS图片库 标记 需求效果: 网页中的图片链接显示在网页中的图片框内部而不是打开新的页面 //html部分 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title></title> <script type="text/jscript" src="../js/2019_9_14.js"></sc…

Node.js 笔记03

一.buffer(缓存区) Node里面的buffer,是一个二进制数据容器,数据结构类似与数组,专门用于Node中数据的存放 ​ 1. buffer的基本使用 历史上的使用方式:const buf1 = new Buffer(10): 这种方式存在安全隐患,即 分配到的内存可能还存储着旧数据. Buffer中存储的都是二进制数据,但是在显示时都是以16进制的形式显示 Buffer.from(str) 将一个字符串转换为buffer Buffer.alloc(size) 创建一个指定大小的Buf…

JS自学笔记03

JS自学笔记03 1.函数练习: 如果函数所需参数为数组,在声明和定义时按照普通变量名书写参数列表,在编写函数体内容时体现其为一个数组即可,再传参时可以直接将具体的数组传进去 即 var max=getArratMax([1,4,2,6,8,2,5]); 关于说明: /** *函数的说明 *@param array参数为一数组//解释说明参数列表 *returns //解释说明返回值 * * / 当有人需要查看该函数的说明时,使用ctrl+左键点击函数名即可访问以上注释 //输入年月日,获取这个…

Data Visualization and D3.js 笔记(1)

课程地址: https://classroom.udacity.com/courses/ud507 什么是数据可视化? 高效传达一个故事/概念,探索数据的pattern 通过颜色.尺寸.形式在视觉上表示基础数据和storytelling,然后得到一些发现 数据可视化是一种从值到图像的映射,将结构化的数据信息转化为更易理解的视觉图像. 什么是好的数据可视化?[by Cole Nussbaumer] 对内容有透彻的理解,知道谁是观众.他们想得到什么? 数据展示,选择恰当的图像类型 排除无效信息,删除…

《30天自制操作系统》笔记(03)——使用Vmware

<30天自制操作系统>笔记(03)——使用Vmware 进度回顾 在上一篇,实现了用IPL加载OS程序到内存,然后JMP到OS程序这一功能:并且总结出下一步的OS开发结构.但是遇到了真机测试和U盘启动的一些问题.本篇就来解决之. 遇到的问题 物理机测试 简单来说,把软盘(U盘)做成启动盘后,自然想要用来启动物理机器.毕竟这才是真正的测试.(用QEMU总没多大的成就感)但物理机测试的麻烦在于太慢了,每次都要关掉Windows,重启,测试,然后再重启Windows.而且还没办法截图. 而用Vmwa…

机器学习实战（Machine Learning in Action）学习笔记————03.决策树原理、源码解析及测试

机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————03.决策树原理.源码解析及测试 关键字:决策树.python.源码解析.测试作者:米仓山下时间:2018-10-24机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actiongit@github.com:pbharrin/ma…

CS229 笔记03

CS229 笔记03 局部加权线性回归 Non-Parametric Learning Algorithm (非参数学习方法) Number of parameters grows with the size of sample. (参数的数目随着样本的数目增加而增加.) Locally Weighted Regression (局部加权线性回归) 损失函数的定义为: $ J_\Theta=\sum_i{w^{(i)}(y^{(i)}-\Theta^{{\rm T}}x^{(i)})^2} $…

OpenCV 学习笔记03 边界框、最小矩形区域和最小闭圆的轮廓

本节代码使用的opencv-python 4.0.1,numpy 1.15.4 + mkl 使用图片为 Mjolnir_Round_Car_Magnet_300x300.jpg 代码如下: import cv2 import numpy as np # img = cv2.imread('lightning.jpg',0) img = cv2.imread('Mjolnir.jpg',cv2.IMREAD_UNCHANGED) # img = cv2.pyrUp(img) img_gray =…

OpenCV 学习笔记03 findContours函数

opencv-python   4.0.1 1 函数释义 词义:发现轮廓! 从二进制图像中查找轮廓(Finds contours in a binary image):轮廓是形状分析和物体检测和识别的有用工具. findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset]]]) -> contours, hierarchy 参数 image - 一个8位单通道二值图像(非0即1).非零像素视为1.零像素依然为0, 因此图像被视…