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这是一个用JavaScript编写的页内搜索代码。

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简介:
<FORM name=search onsubmit=”return findInPage(this.string.value);”> <INPUT onchange=”n = 0;” size=15 name=string value=”首相”> <INPUT type=submit value=页内搜索…></FORM> [已移除] 变量 NS4 定义为 (document.layers); 变量 IE4 定义为 (document.all); 变量 win 定义为 window; 变量 n 初始化为 0; 函数名为 function

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客服
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  • 完全中文程语言
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    这是一款专为中文使用者设计的编程语言,旨在通过采用熟悉的中文词汇和语法结构来降低学习门槛,使更多人能够轻松入门编程世界。 易语言是一种使用中文作为编程代码的语言,因其易于学习而著称,并由吴涛创立。早期版本被称为E语言,最早的发布时间可以追溯到2000年9月11日。 创建易语言的初衷是为中国人提供一种用母语编写程序的方式,以适应中国人的思维方式和习惯,避免了西方编程文化的复杂性。这种语言大大降低了学习编程的技术门槛,并且提高了学习效率。自其创立以来,易语言已经发展成为一个功能强大、用户众多的重要平台。 中文文化背景下的计算机应用环境经历了从操作系统汉化到输入法改进的两次重要变化后,目前正面临一个新的挑战:中文化的编程需求日益紧迫。西方的语言和语法习惯与中国人的表达方式存在很大差异,例如,“从小到大排序”在英文环境中通常表述为“ascending order”,而中文则倾向于直接说“按升序排列”。这反映了东西方文化差异对学习编程产生的影响。 此外,英语词汇量庞大且变化多样,如公交车、小汽车等不同的交通工具在英语中都有特定的名词。相比之下,汉语具有更明确的概念分类方式和较小的记忆负担,使得学习者能够更加专注于编程技巧本身而非语言细节上。因此,在中文环境下使用易语言进行编程不仅符合中国人的思维习惯,也大大降低了入门难度。 2004年, 易语言获得了《科技查新报告》、《科技项目鉴定测试报告》,以及《科技项目技术经济评议书》的认可,并荣获了大连市科学技术进步奖二等奖。同年,易语言开始在教育领域进行推广活动,在吉林等地组织教师培训班;此外还参与多个软交会和国际软件产品博览会。 2005年起, 易语言正式启动在中国中小学的实验与推广计划,得到了中国教育学会中小学信息技术教育专业委员会的支持,并且编写了专门的教学材料。同年易语言被纳入国家火炬计划项目。 随后几年间,易语言继续扩大其影响力,在宁夏、云南等地举办了多次教师培训活动;并推出了一系列视频教程和教材等资源帮助学习者更好地掌握该编程环境的使用方法和技术细节。2010年, 易语言运行时环境通过了计算机病毒防治产品检验中心的安全检测。 综上所述,易语言凭借其独特的设计理念、广泛的教育应用以及对中文文化的适应性,在国内软件开发领域中占据了一席之地,并被公认为中国自主创新的重要成果之一。
  • JavaScript 实现功能(类似Ctrl+F)
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    本代码示例展示了如何使用JavaScript实现网页内的文本搜索功能,用户可以像在其他文档中使用Ctrl+F一样,在网页上快速查找和定位关键字。 WinWebMail function doZoom(size){ document.getElementById(zoom).style.fontSize=size+px } var DOM = (document.getElementById) ? 1 : 0; var NS4 = (document,
  • 款基于JS实现
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    本项目提供了一款简洁高效的JavaScript插件,用于网页内部内容快速检索。用户无需离开当前页面即可查找所需信息,极大提升了浏览体验和工作效率。 以下是经过处理后的代码: ```html
    var NS4 = (document.layers); var IE4 = (document.all); var win = window; var n = 0; function findInPage(searchString) { if (NS4) { // 对于Netscape Navigator 4 var searchFrame = document.search.layer1; searchFrame.document.open(); searchFrame.document.write(); searchFrame.document.close(); } else if (IE4) { // 对于Internet Explorer 4 var iframe = document.createElement(IFRAME); iframe.setAttribute(id, searchFrame); iframe.style.display = none; document.body.appendChild(iframe); var frameDoc = window.frames[searchFrame].document; frameDoc.open(); frameDoc.write(); frameDoc.close(); } if (NS4 || IE4) { var inputField = NS4 ? searchFrame.document.forms[0].focusInput : iframe.contentWindow.document.forms[0].focusInput; inputField.focus(); // JavaScript 代码继续处理搜索逻辑 } ``` 注意,上面的代码片段是不完整的。`findInPage()`函数中的实现细节取决于实际需求和上下文环境,并且在提供的原始文本中没有完整地给出所有必要的JavaScript功能。因此,在这里仅提供了一个简单的示例框架来展示如何使用iframe或层进行页内搜索。 请确保根据你的具体应用情况,调整并完善这个代码片段的功能与样式。
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    这是一个使用JavaScript语言开发的简易计算器程序,旨在帮助用户执行基本的数学运算操作,如加减乘除。代码简洁明了,适合编程学习者参考和实践。 使用JavaScript技术实现简单的加减乘除运算。
  • 使CNN算法进行分类
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    这段代码实现了一个基于卷积神经网络(CNN)的图像分类模型。通过训练,该模型能够对输入图片进行准确分类,适用于多种图像识别任务。 该算法内容介绍得很详细,步骤也容易理解,现分享给大家。
  • HTML和CSS模仿狐首
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    这段代码是使用HTML和CSS编写的一个静态网页,其设计样式模仿了搜狐首页的设计风格。它展示了如何通过前端技术来创建美观且功能性的网站布局。 不同于搜狐首页用JavaScript编写的代码,本段落档是我使用HTML和CSS编写的一部分搜狐首页内容,可能会有一些差异,但仍然可以实现相应的功能。
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    Recurrent_BERT 是一个专注于递归BERT模型的代码库,提供了实现和应用递归机制改进预训练语言模型效果的相关资源。 在深入探讨“recurrent_bert”这个代码库之前,我们首先需要理解BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)的基本概念。BERT是由Google于2018年提出的一种预训练语言模型,它采用Transformer架构实现了双向上下文的理解能力,在自然语言处理任务中取得了显著的性能提升。 传统的RNN(Recurrent Neural Network)虽然也能应对序列数据,但在解决长距离依赖问题时效率较低。而通过自注意力机制,BERT解决了这一挑战。recurrent_bert项目将BERT模型与循环神经网络相结合,形成了一种新的架构结构。这种结合方式旨在利用BERT强大的语义理解能力,并融合RNN的序列建模优势,在处理动态信息方面可能比单纯的BERT模型更为有效。 在Python编程环境中,实现这样的混合模型通常需要深度学习框架的支持,比如TensorFlow或PyTorch。“recurrent_bert”代码库很可能提供了使用这些框架接口和实现方式,以方便开发者构建并训练此类融合模型。利用这个库可以解决诸如机器翻译、情感分析、对话系统及文本生成等自然语言处理任务,并在处理具有时间序列特征的数据时可能取得更好的效果。 “recurrent_bert-master”压缩包文件通常包含以下内容: 1. **源代码**:包括定义混合模型架构的脚本,训练和评估函数。 2. **配置文件**:提供有关参数设置、预训练模型路径及数据集信息等,用于自定义训练流程。 3. **数据集**:供训练和测试使用的基本输入序列及其标签对。 4. **README文档**:介绍项目背景以及如何使用代码库,并可能包含示例说明。 5. **requirements.txt文件**:列出项目所需的Python库及版本信息以确保顺利安装依赖项。 6. **预训练模型权重**:可以直接加载进行微调或预测的预先训练好的模型。 要开始使用这个代码库,首先需要根据README文档中的指导来设置环境、准备数据集并运行训练脚本。如果你对BERT和RNN已有一定的了解,那么理解与应用“recurrent_bert”将不会太难。此项目创新之处在于结合了两种强大的技术框架,在自然语言处理领域带来了新的可能性和发展空间,值得进一步研究探索。
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