学习JavaScript笔记

简介: 学习JavaScript笔记

用JavaScript改变HTML元素


<!DOCTYPE html>

<html>

<head>  

<meta charset="utf-8">  

<title>教程(jiaocheng.com)</title>  

</head>

<body>

 

<h1>我的第一个 Web 页面</h1>

<p id="demo">我的第一个段落。</p>

<script>

document.getElementById("demo").innerHTML="段落已修改。";

</script>

 

</body>

</html>

目录
相关文章
|
前端开发 JavaScript
学习JavaScript笔记
学习JavaScript笔记
130 0
|
JavaScript 前端开发
Javascript 学习 笔记六
1、javascript 面向对象 &lt;!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"&gt; &lt;html xmlns="http://www.w3.org/1999/xht
1047 0
|
Web App开发 前端开发 JavaScript
Javascript 学习 笔记四
1、children和childNodes(参考:JavaScript中Element与Node的区别,children与childNodes的区别 children和childNodes) Node(节点)是DOM层次结构中的任何类型的对象的通用名称,Node有很多类型,如元素节点,属性节点,文本节点,注释节点等,通过NodeType区分,常见的有: 节点类型 NodeType 元
1247 0
|
JavaScript 前端开发 算法
Javascript 学习 笔记三
1、Javascript 组成: ECMAScript--JavaScript的核心,描述了语言的基本语法和对象。DOM(文档对象模型)--The Document Object Model描述了作用于网页内容的方法和接口。document的操作,比如: var lis = document.getElementsByTagName('li'); BOM(浏览器对象模型):The Brow
1478 0
|
18天前
|
供应链 监控 安全
对话|企业如何构建更完善的容器供应链安全防护体系
阿里云与企业共筑容器供应链安全
171341 14
|
21天前
|
供应链 监控 安全
对话|企业如何构建更完善的容器供应链安全防护体系
随着云计算和DevOps的兴起,容器技术和自动化在软件开发中扮演着愈发重要的角色,但也带来了新的安全挑战。阿里云针对这些挑战,组织了一场关于云上安全的深度访谈,邀请了内部专家穆寰、匡大虎和黄竹刚,深入探讨了容器安全与软件供应链安全的关系,分析了当前的安全隐患及应对策略,并介绍了阿里云提供的安全解决方案,包括容器镜像服务ACR、容器服务ACK、网格服务ASM等,旨在帮助企业构建涵盖整个软件开发生命周期的安全防护体系。通过加强基础设施安全性、技术创新以及倡导协同安全理念,阿里云致力于与客户共同建设更加安全可靠的软件供应链环境。
150298 32
|
29天前
|
弹性计算 人工智能 安全
对话 | ECS如何构筑企业上云的第一道安全防线
随着中小企业加速上云,数据泄露、网络攻击等安全威胁日益严重。阿里云推出深度访谈栏目,汇聚产品技术专家,探讨云上安全问题及应对策略。首期节目聚焦ECS安全性,提出三道防线:数据安全、网络安全和身份认证与权限管理,确保用户在云端的数据主权和业务稳定。此外,阿里云还推出了“ECS 99套餐”,以高性价比提供全面的安全保障,帮助中小企业安全上云。
201977 15
对话 | ECS如何构筑企业上云的第一道安全防线
|
7天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 PyTorch
深入剖析Transformer架构中的多头注意力机制
多头注意力机制(Multi-Head Attention)是Transformer模型中的核心组件,通过并行运行多个独立的注意力机制,捕捉输入序列中不同子空间的语义关联。每个“头”独立处理Query、Key和Value矩阵,经过缩放点积注意力运算后,所有头的输出被拼接并通过线性层融合,最终生成更全面的表示。多头注意力不仅增强了模型对复杂依赖关系的理解,还在自然语言处理任务如机器翻译和阅读理解中表现出色。通过多头自注意力机制,模型在同一序列内部进行多角度的注意力计算,进一步提升了表达能力和泛化性能。
|
11天前
|
存储 人工智能 安全
对话|无影如何助力企业构建办公安全防护体系
阿里云无影助力企业构建办公安全防护体系
1257 11
|
13天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 搜索推荐
自注意力机制全解析:从原理到计算细节,一文尽览!
自注意力机制(Self-Attention)最早可追溯至20世纪70年代的神经网络研究,但直到2017年Google Brain团队提出Transformer架构后才广泛应用于深度学习。它通过计算序列内部元素间的相关性,捕捉复杂依赖关系,并支持并行化训练,显著提升了处理长文本和序列数据的能力。相比传统的RNN、LSTM和GRU,自注意力机制在自然语言处理(NLP)、计算机视觉、语音识别及推荐系统等领域展现出卓越性能。其核心步骤包括生成查询(Q)、键(K)和值(V)向量,计算缩放点积注意力得分,应用Softmax归一化,以及加权求和生成输出。自注意力机制提高了模型的表达能力,带来了更精准的服务。