jquery form插件(二)

SAP S/4HANA采购管理入门:从主数据到货源确定的完整指南 主数据管理是企业资源计划系统的核心基础,通过统一维护物料、供应商等关键信息,确保业务流程数据一致性与准确性。在采购领域,主数据与货源确定机制协同工作,实现价格自动带出、供应商智能分配,大幅提升采购效率并降低人为错误。典型应用场景包括物料主数据维护、业务伙伴管理、采购信息记录与配额协议配置等。SAP S/4HANA采购模块将上述概念落地为具体操作,涵盖物料主数据、业务伙伴、采购信息记录、合同协议及货源清单等核心功能,帮助用户从零开始掌握采购全流程管理。 阅读详情
 

jquery form插件(二)

分类: JQUERY javascript   444人阅读   评论(0)   收藏   举报

ajaxForm 和 ajaxSubmit 都支持大量的可选参数,它们通过可选参数项对象传入。可选参数项对象只是一个简单的 JavaScript对象,里边包含了一些属性和一些值:

target 用server端返回的内容更换指定的页面元素的内容。 这个值可以用jQuery 选择器来表示, 或者是一个jQuery 对象, 一个 DOM 元素。 缺省值:   null

url 表单提交的地址。 缺省值: 表单的 action的值
type 表单提交的方式,'GET' 或 'POST'. 缺省值: 表单的   method  的值 (如果没有指明则认为是 'GET')
beforeSubmit 表单提交前执行的方法。这个可以用在表单提交前的预处理,或表单校验。如果'beforeSubmit'指定的函数返回false,则表单不会被提交。 'beforeSubmit'函数调用时需要3个参数:数组形式的表单数据,jQuery 对象形式的表单对象,可选的用来传递给ajaxForm/ajaxSubmit 的对象。 数组形式的表单数据是下面这样的格式:
[html]   view plain copy
  1. [{name:uname,value:test},{name:upassword,value:password}]  
[html]   view plain copy
  1. <span style="background-color: rgb(255, 255, 255);">缺省值: <code class="inline">null</code></span>  

success 当表单提交后执行的函数。 如果'success' 回调函数被指定,当server端返回对表单提交的响应后,这个方法就会被执行。 responseText 和 responseXML 的值会被传进这个参数 (这个要依赖于dataType的类型). 缺省值:   null
dataType 指定服务器响应返回的数据类型。其中之一: null, 'xml', 'script', 或者 'json'. 这个   dataType  选项用来指示你如何去处理server端返回的数据。 这个和   jQuery.httpData  方法直接相对应。 下面就是可以用的选项: 'xml': 如果 dataType == 'xml' 则 server 端返回的数据被当作是 XML 来处理, 这种情况下'success'指定的回调函数会被传进去 responseXML 数据 'json': 如果 dataType == 'json' 则server端返回的数据将会被执行,并传进'success'回调函数 'script': 如果 dataType == 'script' 则server端返回的数据将会在上下文的环境中被执行 缺省值:   null
semantic 一个布尔值,用来指示表单里提交的数据的顺序是否需要严格按照语义的顺序。一般表单的数据都是按语义顺序序列化的,除非表单里有一个 type="image"元素. 所以只有当表单里必须要求有严格顺序 并且表单里有 type="image"时才需要指定这个。 缺省值:   false
resetForm 布尔值,指示表单提交成功后是否需要重置。 缺省值:   null
clearForm 布尔值,指示表单提交成功后是否需要清空。 缺省值:   null
iframe 布尔值,用来指示表单是否需要提交到一个iframe里。 这个用在表单里有file域要上传文件时。更多信息请参考   代码示例  页面里的 File Uploads  文档。 缺省值:   false
[html]   view plain copy
  1. <script type="text/javascript" src="http://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/1.6/jquery.js"></script>  
  2. <script type="text/javascript" src="http://malsup.github.com/jquery.form.js"></script>  
  3. <script type="text/javascript">  
  4. $(document).ready(function(){  
  5.     var options = {  
  6.         //target: '#output1', // target element to update  
  7.         dataType :'json',  
  8.         beforeSubmit: showRequest, // pre-submit callback  
  9.         success: showResponse // post-submit callback  
  10.     };  
  11.     $("#basicForm").ajaxForm(options);  
  12. });  
  13. function showRequest(formData,jqForm,options){  
  14.     var queryString = $.param(formData);  
  15.     alert('About to submit: \n\n' + queryString);   
  16.     return true;  
  17. }  
  18. function showResponse(responseText, statusText, xhr, form){  
  19.     alert('status: ' + statusText + '\n\nresponseText: \n' + responseText.message +   
  20.     '\n\nThe output div should have already been updated with the responseText.');  
  21. }  
  22.   
  23. </script>  
  24. </head>  
  25. <body>  
  26. <b>基本表单测试</b>  
  27. <hr/>  
  28. <form action="upload.php" id="basicForm" method="post">  
  29. 名称:<input type="text" name="username"/><br/>  
  30. 密码:<input type="password" name="password"/><br/>  
  31. <input type="text" name="message" ><br/>  
  32. 喜欢颜色:<br/>  
  33. <select multiple="multiple" size="5" name="color[]" style="width:100px;">  
  34. <option value="red">红色</option>  
  35. <option value="black">黑色</option>  
  36. <option value="yellow">黄色</option>  
  37. <option value="green">绿色</option>  
  38. <option value="blue">绿色</option>  
  39. <option value="purple">紫色</option>  
  40. </select><br/>  
  41. 性别:<input type="radio" name="sex" value="1"/>男<input type="radio" name="sex" value="2"/>女<br/>  
  42. 爱好:<input type="checkbox" name="love" value="lanqiu"/>篮球<input type="checkbox" name="love" value="zuqiu"/>足球<input type="checkbox" name="love" value="kandianying"/>看电影<br/>  
  43. 简介:<textarea rows="5" cols="30" name="intro"></textarea><br/>  
  44. <input type="submit" value="提交" >  
  45. </form>  
  46. <div id="output1" style="display: none;">AJAX response will replace this content.</div>  
  47. </body>  

upload.php
[html]   view plain copy
  1. echo json_encode(array('message'=>$_REQUEST['message']));  

下面代码为验证表单:
[html]   view plain copy
  1. <script type="text/javascript" src="http://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/1.6/jquery.js"></script>  
  2. <script type="text/javascript" src="http://malsup.github.com/jquery.form.js"></script>  
  3. <script type="text/javascript" src="../js/jquery.validate.js"></script>  
  4. <script type="text/javascript" src="../js/jquery.metadata.js" ></script>  
  5. <script type="text/javascript">  
  6. $(document).ready(function(){  
  7.     $("#validationForm").validate();  
  8.     $("#validationForm").ajaxForm({  
  9.         beforeSubmit:validate  
  10.     });  
  11. });  
  12. function validate(formData,jqForm,options){  
  13.     //formData is an array of objects representing the name and value of each field   
  14.     //[{name:uname,value:test},{name:upassword,value:password}]  
  15.     /*for( var i=0;i<formData.length;i++ ){  
  16.         if( !formData[i].value ){  
  17.             alert(formData[i].name+"不能为空~");  
  18.             return false;  
  19.         }  
  20.     }*/  
  21.     var form=jqForm[0];  
  22.     if( form.uresetpassword.value != form.upassword.value ){  
  23.         alert("密码和重置密码必须一致");  
  24.         return false;  
  25.     }  
  26. }  
  27. </script>  
  28. </head>  
  29. <body>  
  30. <b>验证表单</b>  
  31. <form action="validation.php" id="validationForm" method="post">  
  32. UserName:<input type="text" name="uname" class="{required:true,minlength:2,maxlength:6,messages:{required:'必须填写',minlength:'最小长度为2',maxlength:'最大长度必须小于20'}}"/><br/>  
  33. Password:<input type="password" name="upassword" class="{required:true,messages:{required:'必须填写'}}"/><br/>  
  34. resetPassword:<input type="password" name="uresetpassword" class="{required:true,messages:{required:'必须填写'}}" /><br/>  
  35. email:<input type="text" class="{required:true, email:true, messages:{required:'必须填写邮箱地址', email:'请填写正确的游戏地址'}}"><br/>  
  36. <input type="submit"  value="提交">  
  37. </form>  
  38. </body> 
simpleddp:易于使用的DDP客户端库 简单DDP :egg: 该库的目的是简化使用外部JS环境(例如Node.js,Cordova,Ionic,ReactNative等)通过DDP协议使用Meteor.js服务器的过程。 经过战斗考验 :castle: 在生产中并准备使用 :hammer: 。 如果你喜欢这个项目 :star: 总是很受欢迎。 重要的 SimpleDDP用ES6编写,并使用了诸如promises之类的现代功能。 尽管已与Babel进行了预编译,但您的js环境必须支持ES6功能。 因此,如果您打算使用SimpleDDP,请确保您的js环境支持ES6功能或自己包含polyfill(例如Babel Polyfill)。 项目使用 。 DDP(协议)。 安装 npm install simpleddp --save 外挂程式 添加自定义EJSON类型 :star: 例子 首先,您需要为节点应用程序实现WebSocket实现。 我们将为此使用isomorphi 立即下载

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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bokix的专栏 3589

jquery.form.js ie 下下载文件已经ie8失效问题解决方案

https://github.com/malsup/form/blob/master/jquery.form.js在使用这个插件时遇到的问题1、ie下会变成下载文件,解决方案是在后端返回时设置'Content-Type': 'text/html'2、ie8下失效问题,解决方案是给form添加属性method="post" 转载于:https://www.cnblogs.com/2010...

dengdang1980913的博客 234

php 跨域 form提交 2种方法

出于安全因素考虑,直接跨域访问是不允许的,下面介绍二种跨域的方法。 一,通过php curl function curlPost($url,$params) { $postData = ''; foreach($params as $k => $v) { $postData .= $k . '='.$v.'&';

天下熙熙,皆为利来;天下攘攘,皆为利往。 506

struts2+jquery.form.js文件上传注意事项

//在IE8却发现提示下载文件。 //IE 不支持 contentType 为application/json,在 ajax 上传文件完成后返回 json时 IE 提示下载文件。 //jquery利用的是iframe模式下无刷新上传,而iframe并不能直接获取返回json对象,返回的是一个对象数据流。 //在jquery.form.js这个插件中它的实现是利用返回的responseText来处理。也就是说,你要是返回一个text/html的contentType,那它就 //能接收到,并且对这个返回的

随风飘絮 1379

PHP跨域form提交

因为安全性因素,直接跨域访问是不被允许的。 1、PHP CURL方式 function curlPost($url,$params) { $postData = ''; foreach($params as $k => $v) { $postData .= $k . '='.$v.'&'; } rtrim($postData, '&')...

weixin_30364147的博客 95

通过form上传文件(php)

 前段代码 //提交form表单,包含file //方法1:使用jquery-form.js插件 /* $("form").ajaxSubmit(function (resp_img_url) { //直接返回图片的url $("#btn_titlepic").html(str_old); $("#img_titlepic").attr("src",resp_img_u...

weixin_30588675的博客 196

jquery提交表单,回调函数

1.使用jquery 绑定事件,执行以下代码,提交单并使用回调函数 $form.serialize():serialize()序列号表单参数 var $form = $("#form"), action = $form.attr("action"); $form.on("submit",function(){ $.post(action,$for...

weixin_30455661的博客 397

VUE项目中文件上传兼容IE9

项目使用VUE编写,UI是ElementUI,但是Element的Upload组件是不兼容IE9的。因为IE9中无法使用FormData。 查找资料基本有两种解决方法:1.引入JQuery和jQuery.form。2.使用vue-upload-component 1、jQuery.form   插件提供ajaxSubmit和ajaxForm两种表单提交方式,注意:不要对同一个表单同...

dicuan0092的博客 1084

使用ajax提交form表单,包括ajax文件上传

使用ajax请求数据,很多人都会,比如说: $.post(path,{data:data},function(data){ ... },"json"); 又或者是这样的ajax $.ajax({ url:"${pageContext.request.contextPath}/public/testupload", ...

weixin_30521649的博客 103
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