jqurey 标签统计

2024-10-17

jquery 统计统计子标签的个数

本文实例讲述了jQuery获得子元素个数的方法.分享给大家供大家参考.具体分析如下://获取id=div1下的子元素的个数$('#div1').children().length;//获取id=div1下的span元素个数$('#div1').children('span').length;$(".site_show").children().length18$(".site_show").children("li").length18 rf定位

标签传播算法（Label Propagation Algorithm, LPA）初探

0. 社区划分简介 0x1:非重叠社区划分方法在一个网络里面,每一个样本只能是属于一个社区的,那么这样的问题就称为非重叠社区划分. 在非重叠社区划分算法里面,有很多的方法: 1. 基于模块度优化的社区划分基本思想是将社区划分问题转换成了模块度函数的优化,而模块度是对社区划分算法结果的一个很重要的衡量标准. 模块度函数在实际求解中无法直接计算得到全局最优解析解(类似深度神经网络对应的复杂高维非线性函数),所以通常是采用近似解法,根据求解方法不同可以分为以下几种方法: . 凝聚方法(down t

[MapReduce_add_5] MapReduce 实现标签的生成与聚合

0. 说明 MapReduce 实现标签的生成与聚合介绍 && 流程图 && 程序编写 1. 介绍 [1.1 原始有效数据] 86913510 {"reviewPics":null,"extInfoList":[{"title":"contentTags","values":["午餐","分量适中"],"desc"

robotframework笔记21

创建输出当执行测试,创建多个输出文件和所有的都以某种方式相关测试结果. 本节讨论什么输出创建.如何配置创建,以及如何调整他们的内容. 不同的输出文件本节解释了不同可以创建和输出文件如何配置创建. 输出文件配置使用命令行选项,这让输出文件的路径问题作为参数. 一个特殊的值没有一个 (不区分大小写)可用于禁用创建一个特定的输出文件. 输出目录所有输出文件可以设置使用绝对路径,在这种情况下他们创建指定的地方,但在其他情况下,路径是什么认为相对于输出目录. 默认的输出目录的目

从0开始做垂直O2O个性化推荐-以58到家美甲为例

从0开始做垂直O2O个性化推荐上次以58转转为例,介绍了如何从0开始如何做互联网推荐产品(回复"推荐"阅读),58转转的宝贝为闲置物品,品类多种多样,要做统一的宝贝画像比较难,而分类别做宝贝画像成本又非常高,所以更多的是进行用户画像.分类预测推荐.协同过滤推荐等个性化推荐. 有些同学反馈,他们的产品是垂直类的O2O产品,分类单一,可以简单的实现宝贝画像,这类垂直O2O产品怎么从零开始做个性化推荐呢?这是本文要讨论的问题一.58到家美甲简介 58到家有三大自营业务"家政&q

【爬虫】Xpath高级用法

xpath速度比较快,是爬虫在网页定位中的较优选择,但是很多网页前端代码混乱难以定位,而学习定位也较为不易(主要是全面的教程较少),这里列出一点编程过程中可能有用的东西,欢迎共同学习批评指正.试验环境:Python环境,lxml.etree 试验所使用的html代码 <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>xpath test</title> </head> <body> <div

web框架。Django--

一,DIY一个web框架 1.1什么是web框架 1.2用socket模拟B-S的服务端 1.3,浏览器端的network查看 1.4,request格式 1.5,response格式 1.6,初识wsgiref 1.7,wsgiref进行路由控制 1.8,wsgiref做的web框架结构二.最广泛使用的web框架--Django 2.1,Django简介 2.2,Django安装,命令 2.3,Django简单demo 2.4,css/js等静态资源配置 2.5,路由控制之--正则表达式匹配

论文阅读 | A Curriculum Domain Adaptation Approach to the Semantic Segmentation of Urban Scenes

paper链接:https://arxiv.org/pdf/1812.09953.pdf code链接:https://github.com/YangZhang4065/AdaptationSeg 摘要: 在过去的5年里面,卷积神经网络在语义分割领域大获全胜,语义分割是许多其他应用的核心任务之一,这其中包括无人驾驶.增强现实.然而,训练一个卷积神经网络需要大量的数据,而对于这些数据的收集和标注是极其困难的.计算机图形学领域的最新研究进展使得利用计算机生成的注释在接近真实照片的合成图像上训练CNN

Python 数据分析基础小结

一.数据读取 1.读写数据库数据读取函数: pandas.read_sql_table(table_name, con, schema=None, index_col=None, coerce_float=True, columns=None) pandas.read_sql_query(sql, con, index_col=None, coerce_float=True) pandas.read_sql(sql, con, index_col=None, coerce_float=True

时间记录 APP：爱今天脑图

时间记录 APP:爱今天脑图爱今天时间记录以时间记录为主线晨音总结目标标签统计日统计周统计月统计技能培养一万小时定律睡眠状态番茄钟时间间隔提醒 15 分钟 30 分钟 1 小时 3 小时备份导出

带有Apache Spark的Lambda架构

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 目标市场上的许多玩家已经建立了成功的MapReduce工作流程来每天处理以TB计的历史数据.但是谁愿意等待24小时才能获得最新的分析结果?这篇博文将向您介绍旨在利用批处理和流处理方法的Lambda架构.我们将利用Apache Spark(Core,SQL,Streaming),Apache Parquet,Twitter Stream等实时流数据快速访问历史数据.还包括清晰的代码和直观的演示! 简史 Apache Hadoop的丰富历

【转】Backbone.js学习笔记（一）

文章转自: http://segmentfault.com/a/1190000002386651 基本概念前言昨天开始学Backbone.js,写篇笔记记录一下吧,一直对MVC模式挺好奇的,也对js中MVC的开创鼻祖怀着敬畏之心,唉,不说了,好虚伪,以下是我的学习心得和笔记. 给大家看一下全球js库和框架的使用比例:这是通过搜索引擎抓取script标签统计而来的数据,可信度相当高啊,另外,不要迷恋Angular.js,Avalon.js还是挺不错的. 什么是Backbone.js? Back

手写数字识别的k-近邻算法实现

(本文为原创,请勿在未经允许的情况下转载) 前言手写字符识别是机器学习的入门问题,k-近邻算法(kNN算法)是机器学习的入门算法.本文将介绍k-近邻算法的原理.手写字符识别问题分析.手写字符识别的kNN实现.测试. kNN算法原理 kNN算法是一种分类算法,即如何判定一组输入数据属于哪一类别的算法.kNN属于监督学习算法,必须给定训练样本,样本包括输入样本和输出样本.而无监督学习则不需要训练样本. 那么最简单的分类方法就是将输入数据与样本一一比对,并将相似性最强的前k个样本选出,这k个样本中的

Robot Framework（十三）执行测试用例——创建输出

3.5创建输出执行测试时会创建几个输出文件,并且所有这些文件都与测试结果有某种关联.本节讨论创建的输出,如何配置它们的创建位置以及如何微调其内容. 3.5.1不同的输出文件输出目录输出文件日志文件报告文件 XUnit兼容的结果文件调试文件时间戳输出文件设置标题设置背景颜色 3.5.2日志级别可用的日志级别设置日志级别可见的日志级别 3.5.3拆分日志 3.5.4配置统计信息配置显示套件统计信息包括和排除标签统计信息生成组合标签统计信息从标记名称创建链接向标签添加

机器学习01-kNN邻近算法

k-近邻算法概述:k-近邻算法採用測量不同特征值之间的距离方法进行分类长处:精度高.对于异常值不敏感.无数据输入假定缺点:计算复杂度高,空间复杂度高,而且它没有办法各处基础数据的一些内部信息数据. 算法描写叙述:存在一个准确的数据集合样本.称作训练样本集,样本集合中每一个item都附带自己所属分类标签.当须要推断新数据的分类是,仅仅须要计算特征数据和样本数据中最类似的分类标签,选择k个最类似的标签,k个标签中占比最多的即为目标标签. 详细分类算法 #-*- coding=utf-8 -*-

Python中itertools.groupby分组的使用

Python中itertools.groupby分组的使用有时候我们需要给一个列表按照某个属性分组,可以借助groupby来实现. 比如:一下列表我想以严重程度给它分组,并求出每组的元素个数. from itertools import groupby from operator import itemgetter temp_list = [ {'id': '1854', 'severity': '严重', 'title': '[数据质量管理][稽核模板管理]新增"字符长度"和&qu

自动化测试 selenium 模块 webdriver使用（一）

一.webdriver基本使用命令 from selenium import webdriver # 导入webdriver模块 >>> chrome_obj = webdriver.Chrome() # 打开Google浏览器 >>> chrome_obj.get("https://www.baidu.com") # 打开网址 >>> chrome_obj.get(r"C:\desktop\text.html"

论文阅读 | Probing Neural Network Understanding of Natural Language Arguments

[code&data] [pdf] ARCT 任务是 Habernal 等人在 NACCL 2018 中提出的,即在给定的前提(premise)下,对于某个陈述(claim),相反的两个依据(warrant0,warrant1)哪个能支持前提到陈述的推理. 他们还在 SemEval-2018 中指出,这个任务不仅需要模型理解推理的结构,还需要一定的外部知识. 作者尝试使用 BERT 处理该任务,调整输入为 [CLS,Claim,Reason,SEP,Warrant],通过共用的 linear l

js日志输出还是只会console.log么，那你就out了

几乎所有的javascript开发者最常使用的日志打印调试api都是console.log(),其实还有很多的选项供我们选择,笔者下面就为大家一一介绍. 一.console.table() console.table()是我非常建议大家去使用的方法,它可以接受JSON或数组并以表格格式打印,在对json对象和数组进行可视化打印的时候简单易用,结果直观. 比如下面的json数据对象使用console.table()打印 console.table({ "id":"1"

《手把手教你》系列技巧篇（十六）-java+ selenium自动化测试-元素定位大法之By xpath下卷（详细教程）

1.简介按宏哥计划,本文继续介绍WebDriver关于元素定位大法,这篇介绍定位倒数二个方法:By xpath.xpath 的定位方法, 非常强大. 使用这种方法几乎可以定位到页面上的任意元素. 2.什么是xpath? xpath 是XML Path的简称, 由于HTML文档本身就是一个标准的XML页面,所以我们可以使用Xpath 的用法来定位页面元素. XPath 是XML 和Path的缩写,主要用于xml文档中选择文档中节点.基于XML树状文档结构,XPath语言可以用在整棵树中寻找指定

Xpath运算符

5.position定位 >>print tree.xpath('//*[@id="testid"]/ol/li[position()=2]/text()')[0] >>2 6.条件 >>定位所有h2标签中text值为`这里是个小标题` >>print tree.xpath(u'//h2[text()="这里是个小标题"]/text()')[0] >>这里是个小标题 7.函数 count:统计 >&g

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