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JS文档对象模型DOM

> DOM 解析模型...,将文档加载到 内存,形成一个树形结构 就是根节点,每个标签会成为一个元素节点、标签的属性成为属性节点,标签内部的文本内容成为文本节点 注意:属性节点,它不属于DOM树形结构,不属于任何节点父节点...所有可以使用XML DOM API规范 DOM Element DOM Attr DOM Text DOM Document HTML DOM是对XML DOM的扩展, HTML DOM比XML DOM 开发JS...对象一个属性,可以直接使用 ,所有HTML DOM对象都是Document子对象 2.DOM编程开发 window.document 代表整个HTML文档 ①:通过document获得Node节点对象...document.forms 获得页面中所有form元素集合 document.body 访问页面中 元素 document.cookie 用JS操作网页cookie信息 全局检索提供了三个重要的方法

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文档对象模型

DOM是针对HTML和XML文档的一个API(应用程序编程接口),DOM描绘了一个层次化的节点,允许开发人员添加,移除,修改页面的某一部分。...parentNode 指向文档中的父节点。包含在childNodes列表中所有的节点都具有相同的父节点,每个节点之间都是同胞/兄弟节点。...关系更新如果参数节点已经为文档的一部分,位置更新而不插入,dom可以看做是由一系列的指针连接起来的,任何DOM节点不能同时出现在文档中的多个位置。...如果第二个参数为null将会将该节点追加在NodeList后面 replaceChild() 第一个参数:要插入的节点; 第二个参数:要替换的节点; 要替换的节点将由这个方法返回并从文档中被移除,同时由要插入的节点占据其位置...作为文档文档文档看做是Element对象,忽略文档Text,Comment节点。

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    模型

    来对数据建模,除了把叶节点简单地设为常数值外,还可以把叶节点设为分段线性函数。后者就可以称之为模型。如下图中的数据集,如用回归拟合,势必使的结构非常复杂。如若用模型拟合,则两个分支足矣。...模型的大部分代码都和回归相同,仅仅将叶节点从常数标量改为权重系数行向量。所以相应的多了 用最小二乘法求回归系数的过程,以及其它的一些必要修改。...matRight = dataSet[nonzero(dataSet[:,feature] >= value)[0],:] return matLeft, matRight 求回归系数和误差: #模型...errType, ops) retTree['right'] = createTree(rSet, leafType, errType, ops) return retTree 求解出了模型...下面利用训练好的模型进行预测: def modelTreeEval(model, inDat): n = shape(inDat)[1] X = mat(ones((1,n+1)))

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    elasticsearch文档读写模型

    前面两篇文章,向读者介绍了Elasticsearch中REST API的基本规范,相信读者阅读完后,对REST API已经有了一个基本的认识,从本篇文章开始,要慢慢向读者介绍文档的相关操作了,那么在详细介绍文档的相关操作之前...,本文先来对文档相关读写操作做一个简单概述。...group,在添加或删除文档时这些副本也必须保持同步,否则在数据读取时就会出现数据紊乱,保持分片副本的同步并从中提供读取的过程就是我们所说的data replication model。...Elasticsearch的数据复制模型基于 主-备模型,在这个模型下,分片分为主分片和副本分片,主分片是所有索引操作的主要入口点,它负责验证并确保所有操作是正确的,一旦主分片接受了索引操作,主分片在索引操作执行成功后还要负责将操作复制到其他副本...2.写模型 Elasticsearch中的每个索引操作首先通过路由解析到replication group,这一操作通常基于文档ID,一旦replication group被确定后,索引操作将在内部转发到

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    js应用字典

    字典又叫前缀或Trie,是处理字符串常见的一种树形数据结构,其优点是利用字符串的公共前缀来节约存储空间,比如加入‘abc’,‘abcd’,‘abd’,‘bcd’,‘efg’,‘hik’之后,其结构应该如下图所示...当有新的单词加入时,需要判断是否在已经存储的单词中,如果不存在则直接插入 2.来了一个单词的前缀,统计一下存储的单词中有多少个单词前缀是和该单词前缀相同 下面我们开始来实现这个数据结构: //字典...字典的一个常用场景有代码补全,输入框单词提示等。 Trie的核心思想是空间换时间。利用字符串的公共前缀来降低查询时间的开销以达到提高效率的目的。...Trie也有它的缺点, 假定我们只对字母与数字进行处理,那么每个节点至少有52+10个子节点。为了节省内存,我们可以用链表或数组。在JS中我们直接用数组,因为JS的数组是动态的,自带优化。

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    不要小看模型

    选自towardsdatascience 作者:Andre Ye 机器之心编译 编辑:陈萍 模型和神经网络,像一枚硬币的两面。在某些情况下,模型的性能甚至优于神经网络。 ?...而另一方面,基于的方法并未得到同等重视,主要原因在于这类算法看起来很简单。然而,这两种算法看似不同,却像一枚硬币的正反面,都很重要。 模型 VS 神经网络 基于的方法通常优于神经网络。...包含太多组件的模型(对于模型而言是节点,对于神经网络则是神经元)会过拟合,而组件太少的模型根本无法给出有意义的预测。(二者最开始都是记忆数据点,而不是学习泛化。)...信息在两个模型中的流动相似,只是在模型中的流动方式更简单。 模型的 1 和 0 选择 VS 神经网络的概率选择 当然,这是一个抽象的结论,甚至可能是有争议的。诚然,建立这种联系有许多障碍。...使用确定性模型可以更好地对结构化(表格)数据进行建模。 不要低估方法的威力。

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    决策模型

    模型具有可读性 分类速度快 决策的思想主要来源于Quinlan在1986年提出的ID3和1993提出的C4.5算法,以及由Breiman等人1984年提出的CART算法。...模型 决策学习本质上是从训练数据集中归纳出一组分类规则或者条件概率模型(在节点处取条件概率最大的进行分类)。决策问题一般可以分成特征选择、决策生成、剪枝三部分。...剪枝也可以看成是对模型的正则化(Reaularization of DTs) min leaf size max depth max nodes of the tree Min decrease in...can't use 'macro parameter character #' in math mode$C_{\alpha}(T)=C(T)+\alpha|T|\ C(T):训练数据的预测误差\ |T|:模型复杂度...一种比较简单的决策学习损失函数定义方法是: 这种情况下的损失函数极小化等价于正则化的极大似然估计,所以也相当于利用正则化的极大似然估计进行模型选择。

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    DOM--文档对象模型

    DOM中文名文档对象模型,英文名Document Object Model,我们简称为DOM,是针对html和xml文档的一种API,将html以一种树状结构呈现出来,可以更直观去研究文档结构,我们将这种树状文档结构称为...--DOM,或者节点,一样的概念 一、什么是DOM?...DOM中文名文档对象模型,英文名Document Object Model,我们简称为DOM,是针对html和xml文档的一种API,将html以一种树状结构呈现出来,可以更直观去研究文档结构,我们将这种树状文档结构称为...--DOM,或者节点,一样的概念 js通过dom节点,可以对文档的html标签,属性,css样式,以及具体的内容做出修改,并对页面中的所有事件进行响应 二、节点 1.节点类型 文档节点--Document...父节点--parentNodes 上一个节点--previousSibling 下一个节点--nextSibling 第一个子节点--firstChild 最后一个子节点--lastChild 3.文档节点

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    决策模型的用途_决策模型怎么建立

    概念 定义在特征空间与类空间上的条件概率分布,即给定特征条件下类的条件概率分布;也可以认为是if-then规则的集合 优点 模型具有可读性,分类速度快。...模型 首先,介绍一下决策模型: 由结点和有向边组成,结点又可分为内部结点和叶结点。内部结点表示一个特征或属性,叶结点表示一个类。...决策本质 从训练数据集中归纳出一组分类规则。 步骤 决策的学习常包含三个步骤: 特征选择 决策的生成 决策的剪枝 特征选择 是决定用哪个特征来划分特征空间。...几种选择标准的不同(ID3, C4.5, CART)可参考:决策 决策的剪枝 通过极小化决策整体的损失函数或代价函数来实现。...两者的不同: 决策的生成只考虑了通过提高信息增益或信息增益比对数据进行更好的拟合,而剪枝通过优化损失函数还减小了模型的复杂度。 决策生成学习局部的模型,而决策剪枝学习整体的模型

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    回归模型及python代码实现

    learning in action.Peter Harrington [2]Linear Algebra and Its Applications_4ed.Gilbert_Strang 回归模型...前一节的回归是一种全局回归模型,它设定了一个模型,不管是线性还是非线性的模型,然后拟合数据得到参数,现实中会有些数据很复杂,肉眼几乎看不出符合那种模型,因此构建全局的模型就有点不合适。...先来看看分类回归吧(CART:Classification And Regression Trees),这个模型优点就是上面所说,可以对复杂和非线性的数据进行建模,缺点是得到的结果不容易理解。...,再简单的提下模型,因为回归每个节点是一些特征和特征值,选取的原则是根据特征方差最小。...如果把叶子节点换成分段线性函数,那么就变成了模型,如(图六)所示: ? (图六) (图六)中明显是两个直线组成,以X坐标(0.0-0.3)和(0.3-1.0)分成的两个线段。

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