KindEditor 编辑器使用方法

编辑器kindeditor 所需js见 ajax和jsjianjiqi.rar。 阅读详情

1. 下载编辑器

下载 KindEditor 最新版本,下载之后打开 examples/index.html 就可以看到演示。

下载页面: http://www.kindsoft.net/down.php

2. 部署编辑器

解压 kindeditor-x.x.x.zip 文件,将所有文件上传到您的网站程序目录里,例如:http://您的域名/editor/

Note

您可以根据需求删除以下目录后上传到服务器。

  • asp - ASP程序
  • asp.net - ASP.NET程序
  • php - PHP程序
  • jsp - JSP程序
  • examples - 演示文件

3. 修改HTML页面

  1. 在需要显示编辑器的位置添加textarea输入框。
<textarea id="editor_id" name="content" style="width:700px;height:300px;">
&lt;strong&gt;HTML内容&lt;/strong&gt;
</textarea>

Note

  • id在当前页面必须是唯一的值。
  • 在textarea里设置HTML内容即可实现编辑,在这里需要注意的是,如果从服务器端程序(ASP、PHP、ASP.NET等)直接显示内容,则必须转换HTML特殊字符(>,<,&,”)。具体请参考各语言目录下面的demo.xxx程序,目前支持ASP、ASP.NET、PHP、JSP。
  • 在有些浏览器上不设宽度和高度可能显示有问题,所以最好设一下宽度和高度。宽度和高度可用inline样式设置,也可用 编辑器初始化参数 设置。
  1. 在该HTML页面添加以下脚本。
<script charset="utf-8" src="/editor/kindeditor.js"></script>
<script charset="utf-8" src="/editor/lang/zh_CN.js"></script>
<script>
        var editor;
        KindEditor.ready(function(K) {
                editor = K.create('#editor_id');
        });
</script>

Note

  • 第一个参数可用其它CSS选择器,匹配多个textarea时只在第一个元素上加载编辑器。
  • 通过K.create函数的第二个参数,可以对编辑器进行配置,具体参数请参考 编辑器初始化参数 。
var options = {
        cssPath : '/css/index.css',
        filterMode : true
};
var editor = K.create('textarea[name="content"]', options);

4. 获取HTML数据

// 取得HTML内容
html = editor.html();

// 同步数据后可以直接取得textarea的value
editor.sync();
html = document.getElementById('editor_id').value; // 原生API
html = K('#editor_id').val(); // KindEditor Node API
html = $('#editor_id').val(); // jQuery

// 设置HTML内容
editor.html('HTML内容');

Note

  • KindEditor的可视化操作在新创建的iframe上执行,代码模式下的textarea框也是新创建的,所以最后提交前需要将HTML数据同步到原来的textarea,editor.sync()函数会完成这个动作。
  • KindEditor在默认情况下自动寻找textarea所属的form元素,找到form后onsubmit事件里添加sync函数,所以用form方式提交数据,不需要手动执行sync()函数。
kindeditor图片上传并且图片自动适应编辑器大小 使用kindeditor上传图片 使kindeditor中的图片适应编辑器大小 作者:kiss小祥   QQ 244556979 语言:java 在jsp里使用 版本:4.1.7  2013年4月21发布的,最新版哦 公司做博文发布系统,需要一个在线所见即所得的编辑器,找了好多 比如ckediter,ewebediter,kindeditor,ueditor。。。 最后还是选择 阅读详情

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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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