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HTML 表单 (form) 的作用解释

参考网址: 《HTML中form表单作用解释》 表单在网页中主要负责的是数据采集功能,一个表单基本由三部分组成: 表单标签:这里面包含了处理表单数据所用 CGI (Common Gateway... 上述属性解释如下: action=url:用来指定处理提交表单的格式。..."> 属性解释如下: type=”text”:定义单行文本输入框; name:定义文本框名称; 要保证数据的准确采集,必须定义一个独一无二的名称; size:定义文本框的宽度,单位是单个字符宽度;...代码格式如下: 属性解释如下: name:定义多行文本框的名称..."> 属性解释如下: type=”checkbox”:定义复选框; name:定义复选框的名称,要保证数据的准确采集,必须定义一个独一无二的名称; value:定义复选框的值; 示例如下: <input

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Webkit底层原理(3)--HTML解释

解释过程 HTML解释器的工作就是将从网络或本地磁盘获取的HTML网页和资源从字节流解释成DOM树结构。如下图: ?...如果解释器在HTML网页中找到了设置的编码格式,Webkit会使用相应的解码器将字节流转换成特定格式的字符串。如果没有特殊的格式,词法分析器HTMLTokenizer可以直接进行词法分析。...因为HTML文档的Tag标签是有开始和结束标记的,所以构建这一过程可以使用栈结构来帮忙。其中,使用一个栈来保存元素节点,其中的元素节点是当前有开始标记但是还没有结束标记的元素节点。...线程化的解释器 顾名思义,线程化的解释器就是利用单独的线程来解释HTML文档。...JavaScript的执行 在HTML解释器工作过程中,可能会有JavaScript代码需要执行,它发生在将字符串解释成词语之后、创建各种节点的时候。

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数据结构结构

一、存储设计 1、邻接矩阵 设 G = (V, E)是一个有 n 个顶点的,则的邻接矩阵G.arcs[n][n]定义为: 图片 无向的邻接矩阵是对称的,在无向图中,第 i 行/列 1...* next; //指向下一条依附该顶点的边 }; // 顶点结构 class VertexNode { public: int value; //顶点的值 EdgeNode *firstedge...; //指向第一条依附该顶点的边 }; // 结构 class GraphList { public: VertexNode adjList[N]; //顶点信息 int numVertex;...(6) -> 3(4) 1 B -> 2(7) 2 C -> 1(9) -> 3(5) 3 D -> 1(8) 同时还有存储入边的逆邻接表: 已知存储结构,接下来我们需要根据输入,完成函数void...(利用队列结构实现,与层序遍历思路相似) 入队时访问该顶点,出队时将该顶点所有未被访问的邻接点依次入队。

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JVM体系结构解释

但许多人并不知道JRE是Java虚拟机(JVM)的实现,它分析字节码,解释代码并执行它。作为开发人员,我们应该了解JVM的体系结构是非常重要的,因为它使我们能够更有效地编写代码。...在本文中,我们将更深入地了解Java中的JVM体系结构以及JVM的不同组件。 JVM是什么? 虚拟机是物理机的软件实现。 Java是在WORA(随处运行一次写入)的概念下开发的,它在VM上运行。...上面的类加载器将在加载类文件时遵循委托层次结构算法。 1.2连接 验证 - 字节码验证程序将验证生成的字节码是否正确,如果验证失败,我们将收到验证错误。...解释器 - 解释器更快地解释字节码,但执行缓慢。解释器的缺点是,当一个方法被多次调用时,每次需要新的解释时。 2. JIT编译器 -  JIT编译器中和了解释器的缺点。...执行引擎将使用解释器的帮助来转换字节代码,但是当它找到重复的代码时,它使用JIT编译器,它编译整个字节码并将其更改为本机代码。此本机代码将直接用于重复的方法调用,从而提高系统的性能。

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数据结构-结构

是最为复杂的数据结构。如果数据元素之间存在一对多或者多对多的关系,那么这种数据的组织结构就叫作图结构。...的创建 下面介绍如何用createGraph()函数创建一个。 先定义好图中顶点之间的连接关系,再使用邻接表结构创建。...这里所讲的遍历是按照的逻辑结构,也就是图中每个顶点之间的关系,对一个的各个连通分量进行遍历。...---- 迷宫问题有很多解法,将迷宫抽象为结构,再利用的遍历来求解是一种比较常用的方法。 的深度优先搜索遍历是一种试探性地遍历算法。...但是由于该结构本身只有一个连通分量,所以在函数findPath()中只需调用一次**DFS(0)**。

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解释神经网络:5个GNN解释方法

解释人工智能又向前迈进了一步,以及为什么现有的解释方法难以适用于gnn 可解释性是深度学习中的一个大课题,因为它可以实现更可靠和可信的预测。...由于结构的不规则性,现有的解释方法难以适用于神经网络。...然而,当涉及到神经网络(GNN)时,事情就变得有点棘手了。与cnn所操作的高度规则网格不同,结构的不规则性带来了许多挑战。...例如,我们可以很容易地解释上述CNN模型的解释,但是对于一个来说,类似的节点级解释就不容易形象化和解释。 在下一节中,我们将通过最近关于gnn[1]可解释性的综述来了解每一组方法的主要思想。...生成方法:学习根据待解释的GNN模型生成获得最佳预测分数的。 什么是GNN最好的解释方法? 当谈到方法评估时,有很多事情需要考虑。[1]中的作者建议了两个指标来确保以下属性。

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html概述和基本结构 - html的helloworld

,这种语言由一个个的标签组成,用这种语言制作的文件保存的是一个文本文件,文件的扩展名为html或者htm,一个html文件就是一个网页,html文件用编辑器打开显示的是文本,可以用文本的方式编辑它,如果用浏览器打开...html基本结构 一个html的基本结构如下: <!...HTML文档类型 目前常用的两种文档类型是xhtml 1.0和html5 xhtml 1.0 xhtml 1.0 是html5之前的一个常用的版本,目前许多网站仍然使用此版本。... html5 pc端可以使用xhtml 1.0,也可以使用html5,html5是向下兼容的 此版本文档用sublime text创建方法: html:5 + tab...> 两种文档的区别 1、文档声明和编码声明 2、html5新增了标签元素以及元素属性 html注释: html文档代码中可以插入注释,注释是对代码的说明和解释

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神经网络的概率模型解释

(GNNs)中,结构被纳入到节点表示学习过程中。...这种复杂的结构使得解释 GNNs 的预测变得更具挑战性。在本文中,作者提出了PGM-Explainer,一个针对 GNNs 的概率模型(PGM) 的模型无关解释器。...Introduction 本文的目标是解释 GNN 为什么会做出相应的预测,明确结构数据中哪一部分导致了预测结果。...整体流程是:1)通过多次扰动原始数据生成新的数据,即采样数据;2)对采样数据进行变量选择,逐步简化问题,得到一组重要的变量;3)对过滤后的数据进行结构学习,获得GNN的概率模型解释。...3.2 Variables Selections 从数据表 中学习概率模型 的任务称为结构学习。然而从采样数据中寻找一个最优的概率模型是很难的。

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