- NLP学习笔记(十) 分词(下)
半虹
自然语言处理nlp分词中文分词
大家好,我是半虹,这篇文章来讲分词算法1概述所谓分词就是将文本段落分解成基本语言单位,这里的基本单位也可以称为词元在上篇文章,我们主要从分词过程的角度出发,介绍了一些不同类型的分词算法而本篇文章,我们将要从分词结果的角度出发,来介绍一些不同粒度的分词算法2按粒度划分分词算法按照粒度可以分为以下三类:词粒度、字粒度、子词粒度,下面会逐一进行讨论2.1词粒度基于词粒度的分词是最为直观的分词,这与人类理
- 分词算法HMM隐马尔可夫模型
曾飞廉
前言在网上看了很多关于马尔可夫模型的资料,有很多文章写得不错,在此记录自己学习过程中的笔记一HMM隐马尔可夫模型隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModel,HMM)是关于时序的概率模型,描述由一个隐藏的马尔可夫链随机生成不可观测的状态随机序列,再由各个状态生成一个观测而产生观测随机序列的过程。隐藏的马尔可夫链随机生成的状态的序列,称为状态序列;每个状态生成一个观测,而由此产生的观测的随机序
- ElasticSearch 8.x 使用 High Level Client 以 HTTPS 方式链接,SSL 证书、主机名验证器 各是什么,如何忽略
YPhen
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- ElasticSearch 8.x 使用 snapshot(快照)进行数据迁移
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- ElasticSearch 8.x 版本如何使用 SearchRequestBuilder 检索
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- 大模型理论基础初步学习笔记——第三四章 危害,与模型架构
panda_dbdx
学习笔记架构
大模型理论基础初步学习笔记——第三四章危害,与模型架构一、危害性部分:二、架构第3章模型架构3.2分词3.2.1基于空格的分词3.2.2BytePairEncoding(BPE)分词算法3.2.2.1Unicode的问题3.2.3Unigram模型与算法流程3.3模型架构3.3.0上下文表征向量:3.3.1语言模型分类3.3.1.1编码端(Encoder-Only)架构3.3.1.2解码器(Dec
- 自然语言处理--概率最大中文分词
Java之弟
自然语言处理自然语言处理中文分词人工智能
自然语言处理附加作业--概率最大中文分词一、理论描述中文分词是指将中文句子或文本按照语义和语法规则进行切分成词语的过程。在中文语言中,词语之间没有明显的空格或标点符号来分隔,因此需要通过分词工具或算法来实现对中文文本的分词处理。分词的准确性和效率对于中文自然语言处理和信息检索等领域具有重要意义。常用的中文分词工具包括jieba、HanLP等。二、算法描述本文实现概率最大中文分词算法,具体算法描述如
- datawhale 第三章-模型架构
fan_fan_feng
人工智能
一、大模型的分词器1.1什么是分词?分词的目的是将输入文本分成一个个词元,保证各个词元拥有相对完整和独立的语义,以供后续任务(比如学习embedding或者作为高级模型的输入)使用。1.2分词的三种粒度词粒度在英文等语言中有着天然的空格分隔,但是对于中文等语言可能需要额外的分词算法来进行处理(比如中文的jieba分词)词粒度的缺点:词粒度的词表由于长尾效应可能会非常大,并且稀有词往往很难学好;OO
- ElasticSearch 8.x 弃用了 High Level REST Client,移除了 Java Transport Client,推荐使用 Elasticsearch Java API
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- ElasticSearch 7.x 版本使用 BulkProcessor 实现批量添加数据
YPhen
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- 中文分词算法 | 基于词表的三种分词算法
源于花海
自然语言处理中文分词自然语言处理人工智能
Hi,大家好啊!最近在学习自然语言处理(NLP)的相关知识,加上这学期开了自然语言处理这门课,并且在飞桨AIStudio上初步学习并运行相关项目。让我们首先认识一下自然语言处理:它主要应用于机器翻译、舆情监测、自动摘要、观点提取、文本分类、问题回答、文本语义对比、语音识别、中文OCR等方面,其与最近很火的语言大模型以及ChatGPT等之类由很强的关联。本文主要介绍中文分词算法中的基于词表的分词算法
- NLP-分词算法(一):Byte-Pair Encoding (BPE) / Byte-level BPE【BPE是char级别】
u013250861
#NLP基础/分词自然语言处理算法人工智能
Byte-PairEncoding(BPE)/Byte-levelBPE1、BPEBPE,即字节对编码。其核心思想在于将最常出现的子词对合并,直到词汇表达到预定的大小时停止。首先,它依赖于一种预分词器pretokenizer来完成初步的切分。pretokenizer可以是简单基于空格的,也可以是基于规则的;分词之后,统计每个词出现的频次,供后续计算使用。例如,我们统计到了5个词的词频("hug",
- NLP中的BPE(byte pair encoding)分词算法
算法菜鸟飞高高
深度学习论文学习及复现
本篇博客的算法来源的论文是NeuralMachineTranslationofRareWordswithSubwordUnits,感兴趣的读者可以自行在Google学术上搜索。算法提出的问题背景2016年左右(改论文发表于2016)Neuralmachinetranslation(NMT)中有着一个众所周知的问题——稀有词与未知词的翻译问题。一般来说,神经网络中的词表被限制在30000-50000
- 中文分词算法及python代码实现(持续更新中)
lankuohsing
自然语言处理学习笔记python算法中文分词自然语言处理
文章目录1.机械分词算法1.1.正向最大匹配算法1.2.逆向最大匹配算法参考链接:https://blog.csdn.net/lcwdzl/article/details/78493637https://blog.csdn.net/liu_zhlai/article/details/52125174?spm=1001.2014.3001.5501代码源码地址:https://github.com/
- C#分词算法
HOLD ON!
C#
C#分词算法分词算法的正向和逆向非常简单,设计思路可以参考这里:中文分词入门之最大匹配法我爱自然语言处理http://www.52nlp.cn/maximum-matching-method-of-chinese-word-segmentation正向最大匹配,简单来说,就是分词的时候,每次读取最大长度,比如7个字。然后去词典看,有没有这个词,没有,就减少一个字,再去词典找有没有这个词。如此循环,
- tokenizers models模块
不负韶华ღ
#transformerstransformer
模块概述在NLP处理中,分词的目标就是是把输入的文本流,切分成一个个子串,每个子串相对有完整的语义,便于学习embedding表达和后续模型的使用。有三种粒度,分别是word、subword、char。word/词,词,是最自然的语言单元。对于英文等自然语言来说,存在着天然的分隔符,如空格或一些标点符号等,对词的切分相对容易。但是对于一些东亚文字包括中文来说,就需要某种分词算法才行。顺便说一下,T
- LLM大模型之基于SentencePiece扩充LLaMa中文词表实践
Glan格蓝
LLM大模型llamachatgpt语言模型nlp
LLM大模型之基于SentencePiece扩充LLaMa中文词表实践目前大模型的词表和分词器都是基于SentencePiece工具实现的,比如LLaMa,BLOOM,ChatGLM,Baichuan等,简单来说SentencePiece就是工程化的实现了之前写的各种的分词算法,而且实现的十分优雅,简单,快速,轻量。本文主要参考官方的Git[1],进行对这个工具的使用,以及自己在扩充LLaMa中文
- ElasticSearch学习 ④ IK分词器(elasticsearch插件)+自定义字典
H&&Q
ElesticSearchelasticsearch学习
ES默认的分词器把中文每个字看作一个词,比如说:“我爱喝水”会被划分为“我”,“爱”,“喝”,“水”。显然不是很符合要求,所以我们需要安装中文分词器ik来解决这个问题。ik分词器提供了两个分词算法:ik_smart和ik_max_word,其中ik_smart为最少切分,ik_max_word为最细粒度划分1.下载(版本要与ElasticSearch版本对应)https://github.com/
- 8. 深度学习——NLP
华为云计算搬砖工
机器学习面试题汇总与解析深度学习人工智能面试
机器学习面试题汇总与解析——NLP本章讲解知识点什么是NLP循环神经网络(RNN)RNN变体Attention机制RNN反向传播推导LSTM与GRUTransformerBertGPT分词算法分类CBOW模型与Skip-Gram模型本专栏适合于Python已经入门的学生或人士,有一定的编程基础。本专栏适合于算法工程师、机器学习、图像处理求职的学生或人士。本专栏针对面试题答案进行了优化,尽量做到好记
- 基于jsp的网络spider技术的网络新闻分析系统设计与实现(项目报告+源代码+数据库+部署视频)
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Java毕业设计java网络数据库
项目报告基于网络爬虫技术的网络新闻分析自从大数据的概念被提出后,互联网数据成为了越来越多的科研单位进行数据挖掘的对象。网络新闻数据占据了互联网数据的半壁江山,相比传统媒体,其具有传播迅速、曝光时间短、含有网民舆论等相关特征,其蕴含的价值也愈来愈大。利用相关网络爬虫技术与算法,实现网络媒体新闻数据自动化采集与结构化存储,并利用中文分词算法和中文相似度分析算法进行一些归纳整理,得出相关的新闻发展趋势,
- 自然语言处理(NLP)的基础难点:分词算法
mrpastor
自然语言处理(NLP,NaturalLanguageProcessing)是人工智能领域中的一个重要方向,主要研究人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理的底层任务由易到难大致可以分为词法分析、句法分析和语义分析。分词是词法分析(还包括词性标注和命名实体识别)中最基本的任务,也是众多NLP算法中必不可少的第一步,其切分准确与否往往与整体结果息息相关。金融领域分词的难点分词
- 【深度学习】【NLP】如何得到一个分词器,如何训练自定义分词器:从基础到实践
XD742971636
深度学习机器学习深度学习人工智能
文章目录什么是分词?分词算法使用Python训练分词器步骤1:选择分词算法步骤2:准备训练语料步骤3:配置分词器参数步骤4:训练分词器步骤5:测试和使用分词器代码示例:使用SentencePiece训练分词器分词算法的训练要素,如何训练好合并分词表baichuan-7B的分词通义千问智谱在自然语言处理(NLP)领域,分词是一个重要的预处理步骤,它将文本切分成有意义的子词或标记。合适的分词工具可以对
- 【学习草稿】bert文本分类
用一个不重复的昵称
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https://github.com/google-research/berthttps://github.com/CyberZHG/keras-bert在BERT中,每个单词的嵌入向量由三部分组成:Token嵌入向量:该向量是WordPiece分词算法得到的子单词ID对应的嵌入向量。Segment嵌入向量:该向量用于表示每个单词所属的句子。对于一个包含两个句子的序列,使用0表示第一个句子,使用1
- ElasticSearch 学习8 :ik分词器的扩展,及java调用ik分词器的analyzer
你好龙卷风!!!
elasticsearchelasticsearch学习java
1.前言:上篇已经说过ik的集成,这篇说下ik的实际使用2.2、IK分词器测试IK提供了两个分词算法ik_smart和ik_max_wordik_smart:为最少切分ik_max_word:为最细粒度划分。2.2.1、最小切分示例#分词器测试ik_smartPOST_analyze{"analyzer":"ik_smart","text":"我是中国人"}结果:{"tokens":[{"toke
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常见分词算法综述文章目录常见分词算法综述一、基于词典的分词1.最大匹配分词算法2.最短路径分词算法:2.1基于dijkstra算法求最短路径:2.2N-dijkstra算法求最短路径:2.3.基于n-grammodel的分词算法:二、基于字的分词算法生成式模型分词算法HMM分词-以jieba为例判别式模型分词算法:神经网络分词算法:总结分词算法根据其核心思想主要分为两种,第一种是基于字典的分词,先
- tokenizers总结
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#NLP深度学习nlp自然语言处理
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- 动手学中文分词视频教程
globals_11de
├─动手学中文分词课程资料│dic.rar│中文分词资料.rar│动手学中文分词.pdf│└─视频课时1课程简介及项目演示.mp4课时3人工智能概述.mp4课时4NLP概述.mp4课时5中文分词简介.mp4课时6中文分词算法简介.mp4课时7正向最大匹配算法讲解.mp4课时8逆向最大匹配算法讲解.mp4课时9双向最大匹配算法讲解.mp4课时10基于N-gram语言模型的分词方法讲解.mp4课时11
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mantch
笔记转载于GitHub项目:https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP2.词典分词中文分词:指的是将一段文本拆分为一系列单词的过程,这些单词顺序拼接后等于原文本。中文分词算法大致分为基于词典规则与基于机器学习这两大派。2.1什么是词在基于词典的中文分词中,词的定义要现实得多:词典中的字符串就是词。词的性质--齐夫定律:一个单词的词频与它的词频排名成反比
- BPE分词
陈庆之的论衡
pythonpython机器翻译自然语言处理
BPE(BytePairEncoding)是一种基于统计的无监督分词算法,常用于自然语言处理任务中,如机器翻译、文本生成等。BPE算法通过将原始文本逐步拆分为子词或字符,从而实现分词的目的。以下是BPE分词算法的详细说明:数据预处理:BPE算法首先对输入的训练语料进行预处理,将每个词按字符切分为序列,加上特殊符号(如开始符号和结束符号)。构建词表:BPE算法通过统计训练语料中字符或子词的频率来构建
- ES中倒排索引机制
大叶子不小
elasticsearch
在ES的倒排索引机制中有四个重要的名词:Term、TermDictionary、TermIndex、PostingList。Term(词条):词条是索引里面最小的存储和查询单元。一段文本经过分析器分析以后就会输出一串词条。一般来说英文语境中词条是一个单词,中文语境中一个词条是分词后的一个词组。此处涉及到分词器,分词器的作用是将一段文字分解为若干个词组,不同的分词器使用的分词算法不同,得到的分词结果
- Enum用法
不懂事的小屁孩
enum
以前的时候知道enum,但是真心不怎么用,在实际开发中,经常会用到以下代码:
protected final static String XJ = "XJ";
protected final static String YHK = "YHK";
protected final static String PQ = "PQ";
- 【Spark九十七】RDD API之aggregateByKey
bit1129
spark
1. aggregateByKey的运行机制
/**
* Aggregate the values of each key, using given combine functions and a neutral "zero value".
* This function can return a different result type
- hive创建表是报错: Specified key was too long; max key length is 767 bytes
daizj
hive
今天在hive客户端创建表时报错,具体操作如下
hive> create table test2(id string);
FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. MetaException(message:javax.jdo.JDODataSto
- Map 与 JavaBean之间的转换
周凡杨
java自省转换反射
最近项目里需要一个工具类,它的功能是传入一个Map后可以返回一个JavaBean对象。很喜欢写这样的Java服务,首先我想到的是要通过Java 的反射去实现匿名类的方法调用,这样才可以把Map里的值set 到JavaBean里。其实这里用Java的自省会更方便,下面两个方法就是一个通过反射,一个通过自省来实现本功能。
1:JavaBean类
1 &nb
- java连接ftp下载
g21121
java
有的时候需要用到java连接ftp服务器下载,上传一些操作,下面写了一个小例子。
/** ftp服务器地址 */
private String ftpHost;
/** ftp服务器用户名 */
private String ftpName;
/** ftp服务器密码 */
private String ftpPass;
/** ftp根目录 */
private String f
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(二)
老A不折腾
finereportweb报表java报表总结
抛砖引玉,希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来,Mark一下,利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有,再看看度娘有没有,再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题,大多文档上都有提到的。
1、没有返回数据集:
在存储过程中的操作语句之前加上set nocount on 或者在数据集exec调用存储过程的前面加上这句。当S
- linux 系统cpu 内存等信息查看
墙头上一根草
cpu内存liunx
1 查看CPU
1.1 查看CPU个数
# cat /proc/cpuinfo | grep "physical id" | uniq | wc -l
2
**uniq命令:删除重复行;wc –l命令:统计行数**
1.2 查看CPU核数
# cat /proc/cpuinfo | grep "cpu cores" | u
- Spring中的AOP
aijuans
springAOP
Spring中的AOP
Written by Tony Jiang @ 2012-1-18 (转)何为AOP
AOP,面向切面编程。
在不改动代码的前提下,灵活的在现有代码的执行顺序前后,添加进新规机能。
来一个简单的Sample:
目标类:
[java]
view plain
copy
print
?
package&nb
- placeholder(HTML 5) IE 兼容插件
alxw4616
JavaScriptjquery jQuery插件
placeholder 这个属性被越来越频繁的使用.
但为做HTML 5 特性IE没能实现这东西.
以下的jQuery插件就是用来在IE上实现该属性的.
/**
* [placeholder(HTML 5) IE 实现.IE9以下通过测试.]
* v 1.0 by oTwo 2014年7月31日 11:45:29
*/
$.fn.placeholder = function
- Object类,值域,泛型等总结(适合有基础的人看)
百合不是茶
泛型的继承和通配符变量的值域Object类转换
java的作用域在编程的时候经常会遇到,而我经常会搞不清楚这个
问题,所以在家的这几天回忆一下过去不知道的每个小知识点
变量的值域;
package 基础;
/**
* 作用域的范围
*
* @author Administrator
*
*/
public class zuoyongyu {
public static vo
- JDK1.5 Condition接口
bijian1013
javathreadConditionjava多线程
Condition 将 Object 监视器方法(wait、notify和 notifyAll)分解成截然不同的对象,以便通过将这些对象与任意 Lock 实现组合使用,为每个对象提供多个等待 set (wait-set)。其中,Lock 替代了 synchronized 方法和语句的使用,Condition 替代了 Object 监视器方法的使用。
条件(也称为条件队列或条件变量)为线程提供了一
- 开源中国OSC源创会记录
bijian1013
hadoopsparkMemSQL
一.Strata+Hadoop World(SHW)大会
是全世界最大的大数据大会之一。SHW大会为各种技术提供了深度交流的机会,还会看到最领先的大数据技术、最广泛的应用场景、最有趣的用例教学以及最全面的大数据行业和趋势探讨。
二.Hadoop
&nbs
- 【Java范型七】范型消除
bit1129
java
范型是Java1.5引入的语言特性,它是编译时的一个语法现象,也就是说,对于一个类,不管是范型类还是非范型类,编译得到的字节码是一样的,差别仅在于通过范型这种语法来进行编译时的类型检查,在运行时是没有范型或者类型参数这个说法的。
范型跟反射刚好相反,反射是一种运行时行为,所以编译时不能访问的变量或者方法(比如private),在运行时通过反射是可以访问的,也就是说,可见性也是一种编译时的行为,在
- 【Spark九十四】spark-sql工具的使用
bit1129
spark
spark-sql是Spark bin目录下的一个可执行脚本,它的目的是通过这个脚本执行Hive的命令,即原来通过
hive>输入的指令可以通过spark-sql>输入的指令来完成。
spark-sql可以使用内置的Hive metadata-store,也可以使用已经独立安装的Hive的metadata store
关于Hive build into Spark
- js做的各种倒计时
ronin47
js 倒计时
第一种:精确到秒的javascript倒计时代码
HTML代码:
<form name="form1">
<div align="center" align="middle"
- java-37.有n 个长为m+1 的字符串,如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配,则两个字符串可以联接
bylijinnan
java
public class MaxCatenate {
/*
* Q.37 有n 个长为m+1 的字符串,如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配,则两个字符串可以联接,
* 问这n 个字符串最多可以连成一个多长的字符串,如果出现循环,则返回错误。
*/
public static void main(String[] args){
- mongoDB安装
开窍的石头
mongodb安装 基本操作
mongoDB的安装
1:mongoDB下载 https://www.mongodb.org/downloads
2:下载mongoDB下载后解压
 
- [开源项目]引擎的关键意义
comsci
开源项目
一个系统,最核心的东西就是引擎。。。。。
而要设计和制造出引擎,最关键的是要坚持。。。。。。
现在最先进的引擎技术,也是从莱特兄弟那里出现的,但是中间一直没有断过研发的
 
- 软件度量的一些方法
cuiyadll
方法
软件度量的一些方法http://cuiyingfeng.blog.51cto.com/43841/6775/在前面我们已介绍了组成软件度量的几个方面。在这里我们将先给出关于这几个方面的一个纲要介绍。在后面我们还会作进一步具体的阐述。当我们不从高层次的概念级来看软件度量及其目标的时候,我们很容易把这些活动看成是不同而且毫不相干的。我们现在希望表明他们是怎样恰如其分地嵌入我们的框架的。也就是我们度量的
- XSD中的targetNameSpace解释
darrenzhu
xmlnamespacexsdtargetnamespace
参考链接:
http://blog.csdn.net/colin1014/article/details/357694
xsd文件中定义了一个targetNameSpace后,其内部定义的元素,属性,类型等都属于该targetNameSpace,其自身或外部xsd文件使用这些元素,属性等都必须从定义的targetNameSpace中找:
例如:以下xsd文件,就出现了该错误,即便是在一
- 什么是RAID0、RAID1、RAID0+1、RAID5,等磁盘阵列模式?
dcj3sjt126com
raid
RAID 1又称为Mirror或Mirroring,它的宗旨是最大限度的保证用户数据的可用性和可修复性。 RAID 1的操作方式是把用户写入硬盘的数据百分之百地自动复制到另外一个硬盘上。由于对存储的数据进行百分之百的备份,在所有RAID级别中,RAID 1提供最高的数据安全保障。同样,由于数据的百分之百备份,备份数据占了总存储空间的一半,因而,Mirror的磁盘空间利用率低,存储成本高。
Mir
- yii2 restful web服务快速入门
dcj3sjt126com
PHPyii2
快速入门
Yii 提供了一整套用来简化实现 RESTful 风格的 Web Service 服务的 API。 特别是,Yii 支持以下关于 RESTful 风格的 API:
支持 Active Record 类的通用API的快速原型
涉及的响应格式(在默认情况下支持 JSON 和 XML)
支持可选输出字段的定制对象序列化
适当的格式的数据采集和验证错误
- MongoDB查询(3)——内嵌文档查询(七)
eksliang
MongoDB查询内嵌文档MongoDB查询内嵌数组
MongoDB查询内嵌文档
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2177301 一、概述
有两种方法可以查询内嵌文档:查询整个文档;针对键值对进行查询。这两种方式是不同的,下面我通过例子进行分别说明。
二、查询整个文档
例如:有如下文档
db.emp.insert({
&qu
- android4.4从系统图库无法加载图片的问题
gundumw100
android
典型的使用场景就是要设置一个头像,头像需要从系统图库或者拍照获得,在android4.4之前,我用的代码没问题,但是今天使用android4.4的时候突然发现不灵了。baidu了一圈,终于解决了。
下面是解决方案:
private String[] items = new String[] { "图库","拍照" };
/* 头像名称 */
- 网页特效大全 jQuery等
ini
JavaScriptjquerycsshtml5ini
HTML5和CSS3知识和特效
asp.net ajax jquery实例
分享一个下雪的特效
jQuery倾斜的动画导航菜单
选美大赛示例 你会选谁
jQuery实现HTML5时钟
功能强大的滚动播放插件JQ-Slide
万圣节快乐!!!
向上弹出菜单jQuery插件
htm5视差动画
jquery将列表倒转顺序
推荐一个jQuery分页插件
jquery animate
- swift objc_setAssociatedObject block(version1.2 xcode6.4)
啸笑天
version
import UIKit
class LSObjectWrapper: NSObject {
let value: ((barButton: UIButton?) -> Void)?
init(value: (barButton: UIButton?) -> Void) {
self.value = value
- Aegis 默认的 Xfire 绑定方式,将 XML 映射为 POJO
MagicMa_007
javaPOJOxmlAegisxfire
Aegis 是一个默认的 Xfire 绑定方式,它将 XML 映射为 POJO, 支持代码先行的开发.你开发服 务类与 POJO,它为你生成 XML schema/wsdl
XML 和 注解映射概览
默认情况下,你的 POJO 类被是基于他们的名字与命名空间被序列化。如果
- js get max value in (json) Array
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境max纵观千象
// Max value in Array
var arr = [1,2,3,5,3,2];Math.max.apply(null, arr); // 5
// Max value in Jaon Array
var arr = [{"x":"8/11/2009","y":0.026572007},{"x"
- XMLhttpRequest 请求 XML,JSON ,POJO 数据
Luob.
POJOjsonAjaxxmlXMLhttpREquest
在使用XMlhttpRequest对象发送请求和响应之前,必须首先使用javaScript对象创建一个XMLHttpRquest对象。
var xmlhttp;
function getXMLHttpRequest(){
if(window.ActiveXObject){
xmlhttp:new ActiveXObject("Microsoft.XMLHTTP
- jquery
wuai
jquery
以下防止文档在完全加载之前运行Jquery代码,否则会出现试图隐藏一个不存在的元素、获得未完全加载的图像的大小 等等
$(document).ready(function(){
jquery代码;
});
<script type="text/javascript" src="c:/scripts/jquery-1.4.2.min.js&quo