【2017-06-29】在登录页面自动返回上次请求页面、Js获取table中的行数与列数

一、在登录页面自动返回上次请求页面

Request.UrlReferrer
比如

if (Request.UrlReferrer != null) {
//如果能获取来路地址
Response.Redirect(Request.UrlReferrer.ToString());
} else {
//没有来路地址
Response.Redirect("index.aspx");

二、Js获取table中的行数与列数
var table =document.getElementById("tab1");
var rows = table.rows.length;
alert(‘行数‘+rows);
var colums = table.rows[0].cells.length;
alert(‘列数‘+colums);

获取行索引
tr1.rowIndex               tr1是行对象

时间: 2024-08-03 15:37:08

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2017.06.29数据挖掘基础概念第二.三章

第二章21.研究的属性类型标称属性:值是一些符号或事物的名称,代表某种类型.编码或状态二元属性:是一种标称属性,只有两个类别或状态,又称布尔属性序数属性:是一种属性,其可能的值之间具有有意义的序或秩评定,但是相续值之间的差是未知的数值属性:是定量的,即他是可度量的量,可用整数或实数值表示(区间和比率标度)22.数据散布常见的度量量(数据如何分散的方法/识别离群点)极差 四分位数.四分位数极差.五数概括图.方差和标准差23.审视数据的图形条形.饼图.线图.分位数图.分位数-分位数图.直方图和散点图

Work 2(演讲类) (2017.06.29)

2017.06.29数据挖掘基础概念第十,十一章

第十章63.什么是聚类分析 一个把数据对象划分成子集的过程.每一个子集市一个簇,使得簇中的对象彼此相似,但与其他簇中的对象不相似.由聚类分析产生的簇的集合称做一个聚类.64.数据挖掘对聚类的要求 1.可伸缩性 2.处理不同属性类型的能力 3.发现任意形状的簇 4.对于确定输入参数的领域知识的要求 5.出来噪声数据的能力 6.增量聚类和对输入次序不敏感 7.聚类高维数据的能力 8.基于约束的聚类 9.可解释性和可用性 10.划分准则 11.簇的分离性 12.相似性度量 13.聚类空间65.基本聚类

2017.06.29数据挖掘基础概念第六,八,九章

第六章51.关联规则的挖掘的两个过程1.找出所有的频繁项集2.由频繁项集产生强关联规则52.频繁项集挖掘方法 1.Apriori算法 2.挖掘频繁项集的模式增长方法 3.使用垂直数据格式挖掘频繁项集53.提高Apriori算法的效率 1.基于散列的技术 2.事务压缩 3.划分 4.抽样 5.动态项集计数 第八章54.如何进行分类 数据的分类是一个两阶段过程,包括学习阶段和分类阶段. 在第一阶段,建立描述预先定义的数据类或概念集的分类器 在第二阶段,使用模型进行分类,首先评估分类器的预测准确率55

2017.06.29 数据挖掘概念知识第一章

第一章1.数据仓库技术:1.数据清理 2.数据集成 3.联机分析处理2.数据挖掘(知识发现)过程P5详见图 1.数据清理 2.数据集成 3.数据选择 4.数据变换 5.数据挖掘 6.模式评估 7.知识表示3.大数据的特点: 1.量大 2.种类多 3.处理速度快 4价值密度低 5.复杂性4.类与概念描述方法过程: 1.数据特征化 2.数据区分 3.数据特征化和区分5.分类如何提供导出的模型: 导出的模型可以多种形式表示:分类规则.决策树.数学公式或神经网络6.一个模型是有趣的: 1.易于被人理解

2017.06.29数据挖掘基础概念第四章

第四章39.为什么在进行联机分析处理(OLAP)时,我们需要一个独立的数据仓库,而不是直接在日常操作的数据库上进行 1.提高两个系统的性能 2.操作数据库支持多事务的并发处理,需要并发控制和恢复机制,确保一致性和事务的鲁棒性 3.两者有着不同的数据的结构.内容和用法40.什么是数据仓库 数据仓库是一种数据库,它与单位的操作数据库分别维护,数据仓库系统允许将各种应用系统集成在一起,为统一的历史数据分析提供坚实的平台,对信息处理提供支持,是一个面向主题的.集成的.时变得.非易失的数据集合,支持管理者