JS之开关混元大法

本文介绍了一个简单的网页效果实现方法:通过点击按钮来切换页面上一个红色方块的显示与隐藏状态。利用HTML、CSS和JavaScript实现了这一交互功能,并提供了两种不同的JS逻辑实现方案。

效果图:点击第一次消失,再点击一次显现

CSS部分:

			#ele{
				width: 100px;
				height: 100px;
				background-color: red;
			}

 HTML部分:

	<body>
		<button id="btn">点我</button>
		<div id="ele"  style=”display:block”></div>
	</body>

JS部分:

		<script>
			//方法一设置开关
			window.onload=function(){
				var Btn=document.getElementById("btn");
				var Ele=document.getElementById("ele");
				var key=true;//设置开关
				Btn.onclick=function(){
					if(key==true){
						Ele.style.display="none";
						key=false;
					}
					else{
						Ele.style.display="block";
						key=true;
					}
				}
			//方法二检查元素状态
//				Btn.onclick=function(){
//					if(Ele.style.display=="block"){
//						Ele.style.display="none";
//					}
//					else{
//						Ele.style.display="block";
//					}
//				}


//				Btn.addEventListener('click',function(){
//					if(Ele.style.display=="block"){
//						Ele.style.display="none";
//					}
//					else{
//						Ele.style.display="block";
//					}
//				});
			}
		</script>

 

### 关于混元大模型的详细介绍 混元大模型是由腾讯推出的一系列大型人工智能预训练模型,涵盖了自然语言处理、计算机视觉等多个领域。该模型旨在提供强大的多模态理解和生成能力,适用于多种实际应用场景[^2]。 #### 混元大模型的核心功能 混元大模型不仅支持文本生成和理解,还具备图像识别、语音合成等多种跨模态的能力。其翻译能力尤为突出,能够实现高质量的多语言互译,并已发布详细的接入教程供开发者参考[^3]。 以下是关于混元大模型的一些具体资源: 1. **官方文档链接**: 提供了全面的技术说明以及API调用指南,帮助开发者快速上手并集成到自己的项目中。 - 官方文档地址: [混元大模型翻译能力接入教程](https://cloud.tencent.com/document/product/1729/106126)[^3] 2. **学习材料汇总**: 如果希望深入研究混元大模型及其背后技术原理,则可参考一份综合性的LLM大模型资料集合,其中包含了大量针对不同层次学习者的教学视频与指导手册[^1]。 3. **业务落地案例分享**: 腾讯在其公开演讲中提到过如何利用混元大模型推动各行业的数字化转型进程,在此过程中形成了完整的解决方案框架——即第七阶段所描述的大规模生产环境下的部署策略。 ```python import requests def translate_text(text, source_lang='en', target_lang='zh'): url = "https://api.hunyuan-model.tencentyun.com/v1/translate" payload = { 'text': text, 'source_language': source_lang, 'target_language': target_lang } headers = {'Authorization': 'Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN'} response = requests.post(url, json=payload, headers=headers) if response.status_code == 200: result = response.json() return result['translated_text'] else: raise Exception(f"Translation failed with status code {response.status_code}") ``` 上述代码片段展示了如何基于RESTful API接口调用混元大模型的服务来完成一段英文字符串向中文转换的任务实例演示。 ---
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