取消 jQuery 中的 live 事件

最新推荐文章于 2025-12-03 01:35:33 发布

心之飞翼

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文章标签： jquery 逻辑回归机器学习编程

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本文介绍了如何在jQuery中取消事件处理程序，特别是在live方法被弃用后，建议使用on和off方法。详细讨论了取消通过on绑定的事件、通过事件委托方式绑定的事件以及通过旧版live方法绑定的事件的取消方法。

在 jQuery 中，live() 方法用于附加事件处理程序到匹配选择器的元素，包括当前和未来的元素。然而，自从 jQuery 1.7 版本起，live() 方法已被弃用，并且在最新版本的 jQuery 中已被移除。相反，可以使用 on() 方法来添加事件处理程序，并且可以使用 off() 方法来取消绑定的事件。在本文中，我们将讨论如何取消 jQuery 的事件处理程序。

取消事件处理程序的方法取决于你是如何绑定事件的。下面是一些常见的情况及其对应的取消方法：

取消通过 on() 方法绑定的事件处理程序：

// 绑定事件处理程序
$('#myElement').on('click'

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jQuery中的.live()方法已被弃用

ByteKnight的博客

09-24

338

当你使用.live()方法绑定事件处理程序时，它会将事件处理程序绑定到文档的根元素上，并通过事件冒泡来处理动态添加的元素。.on()方法提供了更灵活和高效的事件委托机制，适用于处理动态加载的元素事件。记住，在使用.on()方法时，选择合适的根元素来绑定事件处理程序以确保正确的委托和触发。在上面的示例中，我们使用.on()方法绑定了一个点击事件处理程序到根元素(document)上。为了替代.live()方法，你可以使用.on()方法来绑定事件处理程序。使用.on()方法替代.live()方法。

jQuery的事件

程序员柒的博客

09-19

1325

本文章简单讲解了jQuery事件，如果本文对你有所帮助请三连支持博主，先赞后看养成习惯。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考。

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jquery中使用live绑定事件与die解除绑定事件

xiaozhuangyumaotao的博客

06-25

510

到现在为止，对于页面动态创建的元素绑定事件，我已经讲过了一组函数，即delegate与undelegate,下面我要说的是live和die，这两个函数在我使用的jquery-1.12.4这个版本中已经取消掉了，具体的应该是jquery在1.8之后的版本中就取消掉了这两个函数，因为它的功能完全可以由delegate与undelegate来实现，其实，在jquery1.8之后，也并不推荐再使用delegate与undelegate了，而是统一使用on与off函数来实现事件的绑定与解除，这样归于一...

JQuery - 监听事件

qq_40395278的博客

04-25

1060

需求：inpt标签根据输入的内容动态地变化长度代码实现： $(function() { var textinputs = $("input[type='text']"); textinputs.unbind('keyup').bind('keyup',function(){ $(this)[0].style.width = $(this)[0].scrollWidth ...

再看jquery事件绑定和取消

九天翔龙的技术博客

07-25

1042

因为早期jquery版本事件绑定比较混乱，因此从jquery1.7后推荐统一使用on()绑定事件，on()是bind(), live(), delegate()方法的替代品。值得注意的是：on不仅仅作用于当前已经存在的元素，对于未来用JS动态创建的元素也会有同样的作用（其实就是之前的live和delegate的功能）。如果要移除on()事件，请用off() 使用情景一：直接给已经存在的元素绑...

jQuery绑定事件的四种方式：bind、live、delegate、on

酷爱编程的小猿同学

11-19

670

jQuery绑定事件的四种方式：bind、live、delegate、on 1、jQuery操作DOM元素的绑定事件的四种方式 jQuery中提供了四种事件监听方式，分别是bind、live、delegate、on，对应的解除监听的函数分别是unbind、die、undelegate、off。 2、必备的基础知识: DOM树　　我们的页面可以理解为一棵DOM树，当...

jQuery 中的事件

qq_42880033的博客

10-05

280

jQuery 中的事件一.事件绑定与移除 1.绑定事件在 jQuery 中，如果需要为匹配的元素同时绑定一个或多个事件，可以使用bind()方法,但这种已经过时。建议使用 On(type,[data],fn); 可以同时注册多个事件 type：事件类型，主要包扩 click、mouseover 等基础事件，还可以自定义 [data] ：可选参数，作为 even.data 属性值传递给事件对象的额外数据对 fn：处理函数，用来绑定处理函数象，可选项 <script> $("#bu

jquery 事件绑定及取消 bind live delegate on one区别（超详细且通俗易懂）

m0_62360527的博客

05-17

2831

jquery 事件绑定及取消 bind live delegate on 区别（超详细且通俗易懂）

jQuery中事件绑定bind、live、delegate、on方法

落叶、等秋风

04-08

469

1. 给页面上的某个元素绑定事件，最初采用下面的方式实现： $(‘selector’).click(function(){ //code }); 缺点：不能同时绑定多个事件，不能绑定动态的元素。后来接触到了on、bind、live、delegate，以下是对它们的一些探究。 2. bind(type,[data],fn

jquery中live()方法和bind()方法区别分析

10-22

在早期版本的 jQuery 中，`live()` 方法和 `bind()` 方法是两种主要的事件绑定方式，它们在功能和使用上有各自的特点和限制。 `live()` 方法主要用于为当前及未来添加到 DOM 中的元素绑定事件处理器。例如，如果有...

深入理解jQuery 事件处理

10-22

为了更有效地处理大量事件，jQuery还提供了`on()`和`off()`方法，这两个方法是`bind()`、`unbind()`、`live()`和`die()`方法的后继替代方法，它们提供了更为强大的选择器功能和事件委托能力。在使用事件委托时，...

jQuery 事件方法

12-13

7. **die()**：在jQuery 1.9中被移除，主要用于移除通过`.live()`方法绑定的事件处理程序。随着`.live()`的废弃，`.die()`也失去了它的作用。 8. **error()**：在jQuery 1.8中被废弃，不再推荐使用。原本用于处理...

【机器学习：逻辑回归】

Keep__Fighting的博客

12-02

1140

我们知道回归任务一般是处理线性问题的，预测结果是连续的，分类任务是结果是离散的。对于分类问题，在传统的机器学习算法中有很多解决方法，这里讲一下众多思想，其中之一——逻辑回归。通过将线性回归的输出映射到(0,1)区间，得到一个概率值，通过设定阈值的方式达到分类的效果，在此之中，使用Sigmoid函数将连续值转换为概率值，也即使用Sigmoid映射线性结果到（0，1）之间。

机器学习周报二十四

weixin_60864619的博客

11-30

895

本周学习了潜在扩散模型的概念，潜在扩散模型的实现是很简单的，之后学习了变分自编码器(VAE)。同时解决了之前的RCNN目标检测的模型，但是效果很差。This week, I studied the concept of latent diffusion models. The implementation of latent diffusion models is quite simple. Afterwards, I learned about variational autoencoders (VAE)

【模式识别与机器学习（1）】基础概念之：模式识别基础

hiliang521的博客

11-30

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关键词：时空特征组合、向量表示、模式类、信息表征模式是模式识别领域的基础概念。广义地说，模式是指区别事物的时空特征组合，存在于时间和空间中可观察的物体，只要我们能够区别它们是否相同或相似，都可以称之为模式。从信息的角度来看，模式不是事物本身，而是从事物获得的信息。这种信息往往具有时间和空间的分布特性，比如个人的照片所包含的像素信息，歌曲旋律所体现的音阶变化，以及动物步态所反映的运动特征。这些信息通过特定的方式组织起来，形成了我们能够识别和区分的模式。在数学上，模式一般用向量来表示。

【模式识别与机器学习（15）】机器学习算法-主成分分析

hiliang521的博客

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580

【模式识别与机器学习（15）】主成分分析

AAAI-2013《Spectral Rotation versus K-Means in Spectral Clustering》

Christo的博客

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801

这篇论文成功地将谱旋转技术应用于谱聚类，解决了传统K-Means在处理松弛谱向量时的偏差问题。通过引入正交旋转约束，方法在理论上保证了更好的连续-离散逼近，并在实验中证明了其在图割优化和聚类指标上的优越性。论文结构清晰：从谱聚类背景引入问题，推导优化算法，提供理论证明，并通过基准数据集验证。该工作强调了谱聚类后处理的的重要性，为后续研究（如自适应谱聚类）提供了基础。

用Python玩转GAN：让AI学会“造假”的艺术