js文档对象模型是树形结构

1.文本框焦点问题

onBlur:当失去输入焦点后产生该事件 onFocus:当输入获得焦点后，产生该文件 Onchange:当文字值改变时，产生该事件 Onselect:当文字加亮后，产生该文件

<input type="text" value="mm" onfocus="if(value=='mm) {value=''}" onblur="if

(value=='') {value='mm'}">点击时文字消失，失去焦点时文字再出现

2.网页按钮的特殊颜色

<input type=button name="Submit1" value="郭强" size=10 class=s02

style="background-color:rgb(235,207,22)">

3.鼠标移入移出时颜色变化

基于内存多叉树的Ext JS无限级树形菜单实现方案

（版权所有：北京宇信易诚科技有限公司网上银行事业部）

一、论文研究的背景和意义

目前在Web应用程序开发领域，Ext JS框架已经逐渐被广泛使用，它是富客户端开发中出类拔萃的框架之一。在Ext的UI控件中，树形控件无疑是最为常用的控件之一，它用来实现树形结构的菜单。TreeNode用来实现静态的树形菜单，AsyncTreeNode用来实现动态的异步加载树形菜单，后者最为常用，它通过接收服务器端返回来的JSON格式的数据，动态生成树形菜单节点。生成树有两种思路，一种是一次性生成全部树节点，另一种是异步加载树节点（branch-by-branch）。对于大数据量的菜单节点来说，异步加载是比较合适的选择，但是对于小数据量的菜单来说，一次性生成全部节点应该是最为合理的方案，在实际应用开发中，一般不会遇到特别大数据量的场景，所以一次性生成全部菜单节点是我们重点研究的技术点，本文就是介绍基于Ext JS的应用系统中如何将数据库中的无限级层次数据一次性在界面中生成全部菜单节点（例如在界面中以树形方式一次性展示出银行所有分支机构的信息）。

解决Ext JS无限级树形菜单的问题，可以拓展出更多的应用场景，例如

基于内存多叉树的Ext JS无限级树形菜单实现方案

（版权所有：北京宇信易诚科技有限公司网上银行事业部）

一、论文研究的背景和意义

目前在Web应用程序开发领域，Ext JS框架已经逐渐被广泛使用，它是富客户端开发中出类拔萃的框架之一。在Ext的UI控件中，树形控件无疑是最为常用的控件之一，它用来实现树形结构的菜单。TreeNode用来实现静态的树形菜单，AsyncTreeNode用来实现动态的异步加载树形菜单，后者最为常用，它通过接收服务器端返回来的JSON格式的数据，动态生成树形菜单节点。生成树有两种思路，一种是一次性生成全部树节点，另一种是异步加载树节点（branch-by-branch）。对于大数据量的菜单节点来说，异步加载是比较合适的选择，但是对于小数据量的菜单来说，一次性生成全部节点应该是最为合理的方案，在实际应用开发中，一般不会遇到特别大数据量的场景，所以一次性生成全部菜单节点是我们重点研究的技术点，本文就是介绍基于Ext JS的应用系统中如何将数据库中的无限级层次数据一次性在界面中生成全部菜单节点（例如在界面中以树形方式一次性展示出银行所有分支机构的信息）。

解决Ext JS无限级树形菜单的问题，可以拓展出更多的应用场景，例如

对象模型

动态模型 状态图如下

提示投币 do/请求投币

do/提示是假 币，退币

假币do/检查硬币

真币do/存储硬 币，计算硬币 总值

否do/确认投完 硬币

是 提示选择货物

do/提示选择货物

do/检测货物 存量

无货

提示无货物 do/提示没有存货 购买小于 提示数额不足 do/请求再次投币，确认是否继续购买

有货 计算价格 do/比较商品价格和投入硬币总值

不小于确认 do/确认顾客购买 不购买

不购买

购买do/送出货 物，请求找零

无零钱

有零钱提示找零 do/退币，提示取走零钱

取走零钱提示交易完成 do/显示交易完毕

顺序图

客户使用界面

自动售货机系统正常情况脚本

欢迎用户使用；用户投入硬币

售货机接受硬币并判断硬币是否为真的 售货机提示用户可以选择饮料

用户选择其想要选择的饮料;售货机接受选择 售货机检查硬币是否够用

售货机检查内部是否有足够的饮料 售货机送出饮料和找回的零钱 用户取走零钱和饮料

自动售货机系统异常情况脚本

欢迎用户使用；用户投入硬币

售货机接受硬币并判断硬币是否为真的 硬币是假的，提示用户重新投币

用户投入真币之后，售货机提示用户可以选择饮料 用户选择想要选择的饮料；售货机接受选择 售货机检查硬币是否够用；硬币不足够 售货机提示用户补充投币 用户填足硬币

假如我是服务对象 如果我是服务对象，我不希望看到工作人员冷冰冰的脸色，不希望听到干巴巴的一句“我们会处理的，你先回去吧。”我想要知道法律对我遭遇的问题有哪些规定、我的权益会以何种方式得到保障。我更希望从工作人员口中听到这样的话“某某法某某条有明文规定，你的合法权益必须得到保护，我们会帮助你维权的。”

如果我是服务对象，我希望在刚刚进入社区服务大厅的时候，能有一个咨询台，有人倾听我的问题，告诉我应该到哪里的哪个部门寻求帮助，让我不至于在偌大的办公楼内苦苦寻找。但是归根究底，对于服务对象来说，最重要的还是政府部门能够为我们解决问题。某种意义上劳动部门和医生从事着相同的工作，区别只是在于医生医治的是人的身心，而劳动部门医治的是这个社会上不良的劳动用工关系。如果医生医术不精治不好病那他就是个庸医，同样的道理，如果劳动工作人员解决不了服务对象反映的问题，那么他就是个不称职的国家公务员。假如我是服务对象，不论是亲切的态度、周到的服务还是热情的接待，这些都是虚的，作为一名普通群众，只有切实高效地解决问题，才是真正为我们做了实事——当然，如果能同时提高服务质量就更好了。我们能够耐心倾听群众的难处与请求，耐心而细致的为他们解除疑惑，无论如何不推卸责任、不轻言放

结构方程模型：

定义：

结构方程模型早期称为线性结构防城模型（Linear Structural Relationships，简称LISREL）或称为工变数结构分析（Coratiance Strucyure Analysis）。主要目的在于检验潜在变项之关系与数个潜在变项间的因果关系。【陈宽裕，《结构方程模型》-1996年11月】

结构方程模型（Structural·Equation·Modeling,SEM)是一种非常通用的、主要的线性统计建模技术，广泛应用于经济学、心理学、社会学、管理学等领域的研究，是社会科学研究中的一个非常好的方法。 内容：

结构方程模型包括测量方程（LV和MV之间关系的方程，外部关系）和结构方程（LV之间关系的方程，内部关系），以ACSI模型为例，具体形式如下：

测量方程 y＝Λyη+ε

y , x＝Λxξ

+εx=(1）

结构方程 η＝Bη+Гξ+ζ 或 （I-Β）η＝Гξ+ζ （2）

其中，η和ξ分别是内生LV和外生LV，y和x分别是和的MV，Λx和Λy是载荷矩阵，Β和Г是路径系数矩阵，ε和ζ是残差。

对这类模型进行参数估计，常使用偏最小二乘（Partial Least Square，PLS）和线性结构关系（LI

结构方程模型：

定义：

结构方程模型早期称为线性结构防城模型（Linear Structural Relationships，简称LISREL）或称为工变数结构分析（Coratiance Strucyure Analysis）。主要目的在于检验潜在变项之关系与数个潜在变项间的因果关系。【陈宽裕，《结构方程模型》-1996年11月】

结构方程模型（Structural·Equation·Modeling,SEM)是一种非常通用的、主要的线性统计建模技术，广泛应用于经济学、心理学、社会学、管理学等领域的研究，是社会科学研究中的一个非常好的方法。 内容：

结构方程模型包括测量方程（LV和MV之间关系的方程，外部关系）和结构方程（LV之间关系的方程，内部关系），以ACSI模型为例，具体形式如下：

测量方程 y＝Λyη+ε

y , x＝Λxξ

+εx=(1）

结构方程 η＝Bη+Гξ+ζ 或 （I-Β）η＝Гξ+ζ （2）

其中，η和ξ分别是内生LV和外生LV，y和x分别是和的MV，Λx和Λy是载荷矩阵，Β和Г是路径系数矩阵，ε和ζ是残差。

对这类模型进行参数估计，常使用偏最小二乘（Partial Least Square，PLS）和线性结构关系（LI

结构方程模型：

定义：

结构方程模型早期称为线性结构防城模型（Linear Structural Relationships，简称LISREL）或称为工变数结构分析（Coratiance Strucyure Analysis）。主要目的在于检验潜在变项之关系与数个潜在变项间的因果关系。【陈宽裕，《结构方程模型》-1996年11月】

结构方程模型（Structural·Equation·Modeling,SEM)是一种非常通用的、主要的线性统计建模技术，广泛应用于经济学、心理学、社会学、管理学等领域的研究，是社会科学研究中的一个非常好的方法。 内容：

结构方程模型包括测量方程（LV和MV之间关系的方程，外部关系）和结构方程（LV之间关系的方程，内部关系），以ACSI模型为例，具体形式如下：

测量方程 y＝Λyη+ε

y , x＝Λxξ

+εx=(1）

结构方程 η＝Bη+Гξ+ζ 或 （I-Β）η＝Гξ+ζ （2）

其中，η和ξ分别是内生LV和外生LV，y和x分别是和的MV，Λx和Λy是载荷矩阵，Β和Г是路径系数矩阵，ε和ζ是残差。

对这类模型进行参数估计，常使用偏最小二乘（Partial Least Square，PLS）和线性结构关系（LI

结构方程模型 课件

结构方程模型（Structural Equation Modeling，SEM)

20世纪——主流统计方法技术：因素分析 回归分析 20世纪70年代：结构方程模型时代正式来临

结构方程模型是一门基于统计分析技术的研究方法学，它主要用于解决社会科学研究中的多变量问题，用来处理复杂的多变量研究数据的探究与分析。在社会科学及经济、市场、管理等研究领域，有时需处理多个原因、多个结果的关系，或者会碰到不可直接观测的变量（即潜变量），这些都是传统的统计方法不能很好解决的问题。SEM能够对抽象的概念进行估计与检定，而且能够同时进行潜在变量的估计与复杂自变量/因变量预测模型的参数估计。

结构方程模型是一种非常通用的、主要的线形统计建模技术，广泛应用于心理学、经济学、社会学、行为科学等领域的研究。实际上，它是计量经济学、计量社会学与计量心理学等领域的统计分析方法的综合。多元回归、因子分析和通径分析等方法都只是结构方程模型中的一种特例。

结构方程模型是利用联立方程组求解，它没有很严格的假定限制条件，同时允许自变量和因变量存在测量误差。在许多科学领域的研究中，有些变量并不能直接测量。实际上，这些变量基本上是人们为了理解和研究某类目的而建立的假

面向对象

一、选择题

1.在面向对象的分析设计过程中，需要对系统动态建模，包括交互模型与状态模型。

交互模型有两种，分别是协作图与_ ___。

（A）用例图（B）顺序图（C）部署图（D）类图

2.对一个企业的工作流程进行建模，使用下列哪个图是比较有效的？

（A）活动图（B）顺序图（C）用例图（D）对象图

3.顺序图主要为设计人员提供的信息是。

（A）某个方法的执行流程（B）类之间关联关系多重性

（C）消息交互的顺序（D）对象状态的转移

4.在构建系统动态模型时，可以采用顺序图。下列哪个说法是错误的？

（A）通过绘制箭头分配行为时，一个对象应该同一组行为密切相关，即对象应是高内聚、低耦合的

（B）将责任分配给对象时，任务应该与该对象明显相关

（C）首先在健壮图中确定所需的对象

（D）着重考虑实现一个用例的流程，而不是重点考虑对象的责任分配

5.关于软件系统的逻辑架构设计，下列哪个说法是错误的？

（A）MVC架构模式，是一种分层的逻辑架构

（B）软件逻辑架构是一个软件系统的草图，是构建计算机软件的基础

（C）具有分层逻辑架构的软件系统，在物理部署时，也必须把每层都进行分布式部署

（D）UML包图通常用于描述系统的逻辑架构

6.关于交互模型，以下说法哪个是错误的？

（A）交互模型是对