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11-DOM介绍 什么是DOM DOM：文档对象模型。DOM 为文档提供了结构化表示，并定义了如何通过脚本来访问文档结构。目的其实就是为了能让js操作html元素而制定的一个规范。 DOM就是由节点组成的。 解析过程 HTML加载完毕，渲染引擎会在内存中把HTML文档，生成一个DOM树，getElementById是获取内中DOM上的元素节点。然后操作的时候修改的是该元素的 属性 。 DOM树（一切都是节点） DOM的数据结构如下： 上图可知， 在HTML当中，一切都是节点 ：（非常重要） 元素节点 ：HMTL标签。 文本节点 ：标签中的文字（比如标签之间的空格、换行） 属性节点 ：：标签的属性。 整个html文档就是一个文档节点。所有的节点都是Object。 DOM可以做什么 找对象（元素节点） 设置元素的属性值 设置元素的样式 动态创建和删除元素 事件的触发响应：事件源、事件、事件的驱动程序 DOM节点的获取 DOM节点的获取方式其实就是 获取事件源的方式 操作元素节点，必须首先找到该节点。有三种方式可以获取DOM节点： var div1 = document.getElementById("box1"); //方式一：通过id获取单个标签 var arr1 = document.getElementsByTagName("div1"); //方式二：通过 标签名 获得

Go是一种新的语言，一种并发的、带垃圾回收的、快速编译的语言。它具有以下特点： 它可以在一台计算机上用几秒钟的时间编译一个大型的Go程序。 Go为软件构造提供了一种模型，它使依赖分析更加容易，且避免了大部分C风格include文件与库的开头。 Go是静态类型的语言，它的类型系统没有层级。因此用户不需要在定义类型之间的关系上花费时间，这样感觉起来比典型的面向对象语言更轻量级。 Go完全是垃圾回收型的语言，并为并发执行与通信提供了基本的支持。 按照其设计，Go打算为多核机器上系统软件的构造提供一种方法。 Go是一种编译型语言，它结合了解释型语言的游刃有余，动态类型语言的开发效率，以及静态类型的安全性。它也打算成为现代的，支持网络与多核计算的语言。要满足这些目标，需要解决一些语言上的问题：一个富有表达能力但轻量级的类型系统，并发与垃圾回收机制，严格的依赖规范等等。这些无法通过库或工具解决好，因此Go也就应运而生了。 Go环境配置 本人是Windows64位操作系统，所以默认安装环境为Windows x64。 安装 进入golang官网下载页 https://golang.org/dl/ 下载完毕后安装默认安装路径进行安装，安装完毕后打开cmd，输入 go 检验是否安装成功。 工作空间 go 命令依赖一个重要的环境变量 %GOPATH% (windows系统中的环境变量格式)。 可以看到

1 Linux配置 关闭防火墙，selinux [root@bogon src]# systemctl stop firewalld //关闭防火墙 [root@bogon src]# vim /etc/selinux/config //关闭selinux 2. 、上传包jdk1.8至Linux /usr/local/src下 [root@bogon src]# tar -zxvf jdk-8u212-linux-x64.tar.gz -C /data/server/ //解压 至/data/server/此目录为自己创建的 [root@bogon src]# vi /etc/profile //编辑配置文件添加如下三行 exportJAVA_HOME=/data/server/jdk1.8.0_212 export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar [root@bogon jdk1.8.0_91]# source /etc/profile //重新加载环境变量 [root@bogon src]# cd /usr/local/src [root@bogon src]# rz //上传源码包至 /usr/local/src 3解压源码包

方法一：以setarch-1.3-1.src.rpm 软件包为例（可以到CSDN http://download.csdn.net/source/215173#acomment 下载 ） 假设该文件已经存在于/usr/local/src/下。在该目录下执行rpmbuild --rebuild --clean setarch-1.3-1.src.rpm 若顺利执行成功则会在/usr/src/redhat/RPMS/i386/目录下生成setarch-1.3-1.i386.rpm这个rpm文件。 接下来就是rpm的安装过程。 方法二： （ 1）rpm –ivh setarch-1.3-1.src.rpm 执行rpm安装命令 （ 2）cd /usr/src/redhat/SPECS 切换目录到/usr/src/redhat/SPECS （src.rpm包默认的解压目录） （ 3）rpmbuild –bp setarch-1.3-1 e.spec 执行rpmbuild会生成源码包 （ 4）cd /usr/src/redhat/BUILD/ setarch-1.3-1 切换到生成的源码包 （ 5）./configure 编译配置 （ 6）make 编译 （ 7）make install 安装 方法三： （ 1）rpm –ivh setarch-1.3-1 .src.rpm （ 2）cd

一、什么是图片懒加载 当访问一个页面的时候，先把img元素或是其他元素的背景图片路径替换成一张大小为1*1px图片的路径（这样就只需请求一次），当图片出现在浏览器的可视区域内时，才设置图片真正的路径，让图片显示出来。这就是图片懒加载。 通俗一点： 1、就是创建一个自定义属性data-src存放 真正需要显示的图片路径 ，而img自带的src放一张大小为 1 * 1px的图片路径 。 2、当页面滚动直至此图片出现在可视区域时，用js取到该图片的data-src的 值赋 给src。 ps：自定义属性可以取任何名字 HTML: html.png CSS: <style> .container { max-width: 800px; margin: 0 auto; } .container:after{ content: ''; display: block; clear: both; } .container img { float: left; width: 50%; } h1{ clear: both; } </style> 二、需要了解的问题 1、如何加载图片？ 2、如何判断一个元素出现在视野中？ 如何加载图片 只需要把data-src中的地址放到src的里面就好了 代码： function loadImg($img){ //.attr(值) //.attr(属性名称,值)

写一个小的案例，会用到筛选选择器，实现一下淘宝精品图片的切换，接下来直接来看代码： <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Title</title> </head> <style> *{ margin:0; padding:0;} ul,li{list-style: none;} a{text-decoration: none;} .box{overflow: hidden;width:600px;margin:100px auto;} #left,#right{float:left;width:80px;border:1px solid #e5e5e5;text-align: center;} #left li,#right li{line-height:45px;height:45px;border-top:1px solid #e5e5e5;} #left li:hover,#right li:hover{background: #ff7e7e;} #left li:hover a,#right li:hover a{color:#fff;} #center{width: 300px;height:232px;float: left;} #center li{width:

一、滤波 1.1 blur 均值滤波 def blur(src, ksize, dst=None, anchor=None, borderType=None): src:输入图像,ksize:均值滤波，取值范围 cv2.blur 使用均值滤波，即当对一个值进行滤波时，使用当前值与周围值之和，取平均做为当前值 blured = cv2.blur(frame,(4,4)) #进行滤波去掉噪声,(4,4)为16个像素，除去自身剩15个点平均值为当前点值 1.2 boxfilter 方框滤波 def boxFilter(src, ddepth, ksize, dst=None, anchor=None, normalize=None, borderType=None): src:输入图像，ddepth:the output image depth (-1 to use src.depth()) 输入图像深度 cv2.boxfilter(img, -1, (3, 3), normalize=True) 表示进行方框滤波，任意长方形 参数说明当normalize=True时，与均值滤波结果相同， normalize=False，表示对加和后的结果不进行平均操作，大于255的使用255表示 1.3 medianBlur 中值滤波 def medianBlur(src, ksize, dst