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HTML5-Classlist样式操作

window.onload=function(){ *add:为元素添加指定名称的样式.一次只能添加一个样式* document.querySelector(#add).onclick=function(){ *classList

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给IE9及其以下等不支持classList属性的浏览器,添加classList属性

1 解决IE9及其以下 不支持classList属性的问题 2 if (! (classList in document.documentElement)) { 3 Object.defineProperty(HTMLElement.prototype, classList,

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    第88天:HTML5中使用classList操作css类

    在HTML5 API里,页面DOM里的每个节点上都有一个classList对象,程序员可以使用里面的方法新增、删除、修改节点上的CSS类。 使用classList,程序员还可以用它来判断某个节点是否被赋予了某个CSS类。 一、Element.classList这个classList对象里有很多有用的方法:1 {2 length: {number}, * # of class on this element *3 add: 检查是否含有某个CSS类myDiv.classList.contains(myCssClass); returns true or false目前所有的现代浏览器(火狐浏览器,谷歌浏览器等)都支持这个classList 类,所以,相信新型的javaScript类库里都会使用classList类来操作页面CSS类,而不需像以前一样去分析元素节点的class属性!

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    Python3《机器学习实战》学习笔记(三):决策树实战篇之为自己配个隐形眼镜

    in classList: #统计classList中每个元素出现的次数 if vote not in classCount.keys():classCount = 0 classCount += 1 = for example in dataSet] #取分类标签(是否放贷:yes or no) if classList.count(classList) == len(classList): # 如果类别完全相同则停止继续划分 return classList if len(dataSet) == 1: #遍历完所有特征时返回出现次数最多的类标签 return majorityCnt(classList in classList: #统计classList中每个元素出现的次数 if vote not in classCount.keys():classCount = 0 classCount += 1 = for example in dataSet] #取分类标签(是否放贷:yes or no) if classList.count(classList) == len(classList): #

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    机器学习实战教程(三):决策树实战篇之为自己配个隐形眼镜

    : http:blog.csdn.netc406495762Modify: 2017-07-24def majorityCnt(classList): classCount = {} for vote in classList: #统计classList中每个元素出现的次数 if vote not in classCount.keys():classCount = 0 classCount += 1 = for example in dataSet] #取分类标签(是否放贷:yes or no) if classList.count(classList) == len(classList): # in classList: #统计classList中每个元素出现的次数 if vote not in classCount.keys():classCount = 0 classCount += 1 = for example in dataSet] #取分类标签(是否放贷:yes or no) if classList.count(classList) == len(classList): #

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    《机器学习实战(Scala实现)》(三)——决策树

    寻找划分数据集的最好特征 创建分支节点 划分数据集 for 每个划分的子集 调用createTree()并且增加返回结果到分支节点中 return 分支节点频率最高的类别函数def majorityCnt(classList ): classCount = {} for vote in classList: if vote not in classCount.keys(): classCount = 0 classCount key=operator.itemgetter(1),reverse=True) return sortedclassCount创建决策树def createTree(dataSet,labels): classList = for example in dataSet] #if 数据集中的每个子项的类别完全相同:return 该类别 if(classList.count(classList) == len(classList )): return classList #if 遍历完所有的特征:return 频率最高的类别 if(len(dataSet) == 1): return majorityCnt(classList)

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    【Python机器学习实战】决策树和集成学习(二)——决策树的实现

    def majorityCnt(classList): classCount = {} for vote in classList: if vote not in classCount.keys(): =True) return sortedClassCount  然后就可以创建一颗决策树了,代码如下:def creatTree(dataSet, labels): labels为特征的标签列表 classList = for example in dataSet] # 如果data中的都为同一种类别,则停止,且返回该类别 if classList.count(classList) == len(classList ): return classList # 如果数据集中仅剩类别这一列了,即特征使用完,仍没有分开,则投票 if len(dataSet) == 1: return majorityCnt(classList

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    JavaScript重构技巧 — 数组,类名和条件

    在本文中,我们学习如何使用数组来代替条件语句,以及如何使用classList操作类名。 在 DOM 元素中使用 classList 属性检查 DOM 元素中是否存在类并操作多个类的最简单方法是使用classList属性。 我们只是获得DOM元素对象的classList属性,然后调用add通过将带有类名的字符串传递到add方法中来添加类。现在,渲染的DOM元素具有foo,bar和baz类。 同样,我们可以调用classList属性的remove方法,该方法使用一个带有要删除的类名的字符串来删除该类。 要操作多个类名,我们应该使用作为DOM元素对象一部分的classList属性。通过这种方式,我们可以添加、删除和切换类,而不需要操作字符串并自己将其设置为className属性。

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    李航《统计学习方法》决策树ID3算法实现

    输入:分类类别列表 输出:子节点的分类 描述:数据集已经处理了所有属性,但是类标签依然不是唯一的, 采用多数判决的方法决定该子节点的分类 classCount = {} for vote in classList createTree(dataset, dropCol): 输入:数据集,删除特征 输出:决策树 描述:递归构建决策树,利用上述的函数 cols = dataset.columns.tolist() classList = dataset].tolist() #若数据集中所有实例属于同一类Ck,则为单节点树,并将Ck作为该节点的类标记 if classList.count(classList) == len(classList ): return classList #若特征集为空集,则为单节点树,并将数据集中实例数最大的类Ck作为该节点的类标记 if len(dataset) == 0: return majorityCnt (classList) # dataset.drop(dropCol, axis=1, inplace=True) print(特征集和类别:,dataset.columns.tolist()) bestFeature

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    机器学习实战之决策树

    import operatordef majority(classList): classCount = {} for vote in classList: if vote not in classCount.keys operator.itemgetter(1), reverse=True) return sortedcount最后就是创建树的代码:def createTree(dataSet, labels): classList = for example in dataSet] if classList.count(classList) == len(classList): return classList if len( dataSet) == 1: return majority(classList) bestFeat = choose(dataSet) bestFeatLabel = labels myTree =

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    机器学习实战之决策树

    import operatordef majority(classList): classCount = {} for vote in classList: if vote not in classCount.keys operator.itemgetter(1), reverse=True) return sortedcount 最后就是创建树的代码: def createTree(dataSet, labels): classList = for example in dataSet] if classList.count(classList) == len(classList): return classList if len( dataSet) == 1: return majority(classList) bestFeat = choose(dataSet) bestFeatLabel = labels myTree =

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    机器学习实战之决策树

    import operatordef majority(classList): classCount = {} for vote in classList: if vote not in classCount.keys operator.itemgetter(1), reverse=True) return sortedcount最后就是创建树的代码:def createTree(dataSet, labels): classList = for example in dataSet] if classList.count(classList) == len(classList): return classList if len( dataSet) == 1: return majority(classList) bestFeat = choose(dataSet) bestFeatLabel = labels myTree =

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    机器学习实战之决策树

    import operatordef majority(classList): classCount = {} for vote in classList: if vote not in classCount.keys operator.itemgetter(1), reverse=True) return sortedcount最后就是创建树的代码:def createTree(dataSet, labels): classList = for example in dataSet] if classList.count(classList) == len(classList): return classList if len( dataSet) == 1: return majority(classList) bestFeat = choose(dataSet) bestFeatLabel = labels myTree =

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    读Zepto源码之样式操作

    cls)classList 用来接收需要增加的样式类数组。 如果 classList 不为空,则调用 className 方法给元素设置值。 ) funcArg(this, name, idx, classList).split(s+g).forEach(function(klass) { classList = classList.replace classList = className(this)funcArg(this, name, idx, classList).split(s+g).forEach(function(klass) { classList 最后,用 trim 将 classList 的头尾空格去掉,调用 className 方法,重新给当前元素的 className 赋值。.

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    AI展示框架(4):基于flask的图像场景识别web程序构建

    tempfile.NamedTemporaryFile() as temp: # form.input_photo.data.save(temp) # temp.flush() #image_binary = image.read() classlist , update_date=2019-04-15,current_user=current_user, modelnames=model_list, filename=file.filename, classlist =classlist,totaltime=totaltime) else: return render_template(cvimage_recognize.html, header=图片场景识别,description

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    机器学习(11)之C4.5详解与Python实现(从解决ID3不足的视角)

    ): classCount = {} for vote in classList: if vote not in classCount.keys(): classCount = 0 classCount += 1 return max(classCount) def createTree(dataSet, labels): classList = for example in dataSet] if classList.count(classList) ==len(classList): #all data is the same label return classList if len(dataSet ) == 1: #all feature is exhaustive return majorityCnt(classList) bestFeat = chooseBestFeatureToSplit( dataSet) bestFeatLabel = labels if(bestFeat == -1): #特征一样,但类别不一样,即类别与特征不相关,随机选第一个类别做分类结果 return classList

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    决策树(一)

    def majorityCnt(classList): classCount = dict() for vote in classList: classCount = classCount.get(vote (其实不必全部排序) return sortedClassCount def createTree(dataset, featnames): classList = for sample in dataset ] # 类别 列表 if classList.count(classList) == len(classList) :#类别完全相同则停止划分 return classList if len(dataset ) == 1: # 遍历完所有特征,则返回出现次数最多的类别 return majorityCnt(classList) bestFeatureAxis = chooseBestFeatureToSplit

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    【学习】决策树的python实现方法

    这里使用到了一个set来选取列表中唯一的元素,这是一中很快的方法 majorityCnt(classList)因为我们递归构建决策树是根据属性的消耗进行计算的,所以可能会存在最后属性用完了,但是分类还是没有算完 bestFeature#因为我们递归构建决策树是根据属性的消耗进行计算的,所以可能会存在最后属性用完了,但是分类#还是没有算完,这时候就会采用多数表决的方式计算节点分类def majorityCnt(classList classCount.keys():classCount = 0classCount += 1return max(classCount)def createTree(dataSet, labels):classList = for example in dataSet]if classList.count(classList) ==len(classList):#类别相同则停止划分return classListif len(dataSet) == 1:#所有特征已经用完return majorityCnt(classList)bestFeat = chooseBestFeatureToSplit(dataSet)

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    决策树的python实现

    多重字典构建树:**def createTree(dataSet, labels): classList = for example in dataSet] # if classList.count (classList) == len(classList): # classList所有元素都相等,即类别完全相同,停止划分 return classList #splitDataSet(dataSet , 0, 0)此时全是N,返回N if len(dataSet) == 1: # # 遍历完所有特征时返回出现次数最多的 return majorityCnt(classList) bestFeat =

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    直播视频网站源码,实现移动端的按钮拖动

    document.querySelector(.invite).style.display = none;        document.querySelector(#matters).classList         document.querySelector(.invite).style.display = block;        document.querySelector(#matters).classList

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