jquery.validate.js简介(续2)

表单验证插件指南
本文介绍了一款表单验证插件的主要功能和使用方法,包括验证方法、自定义验证规则、内置验证方法等,帮助开发者快速实现表单的数据验证。
NameType
validate( options ) Returns: Validator
验证所选的FORM
valid( ) Returns: Boolean
检查是否验证通过
rules( ) Returns: Options
返回元素的验证规则
rules( "add", rules ) Returns: Options
增加验证规则。
rules( "remove", rules ) Returns: Options
删除验证规则
removeAttrs( attributes ) Returns: Options
删除特殊属性并且返回他们

Custom selectors

Custom selectors:

 

 

 

NameType
:blank Returns: Array <Element >
没有值的筛选器
:filled Returns: Array <Element >
有值的筛选器
:unchecked Returns: Array <Element >
没选择的元素的筛选器

Utilities

String utilities:

 

NameType
jQuery.format( template, argumentargumentN... ) Returns: String
用参数代替模板中的 {n}。

 

Validator

validate方法返回一个Validator对象, 它有很多方法, 让你能使用引发校验程序或者改变form的内容. validator对象有很多方法, 但下面只是列出常用的.

Validator methods:

 

 

 

 

 

 

 

NameType
form( ) Returns: Boolean
验证form返回成功还是失败
element( element ) Returns: Boolean
验证单个元素是成功还是失败
resetForm( ) Returns: undefined
把前面验证的FORM恢复到验证前原来的状态
showErrors( errors ) Returns: undefined
显示特定的错误信息

There are a few static methods on the validator object:

Validator functions:

 

NameType
setDefaults( defaults ) Returns: undefined
改变默认的设置
addMethod( name, method, message ) Returns: undefined
添加一个新的验证方法. 必须包括一个独一无二的名字,一个JAVASCRIPT的方法和一个默认的信息
addClassRules( name, rules ) Returns: undefined
增加组合验证类型 在一个类里面用多种验证方法里比较有用
addClassRules( rules ) Returns: undefined
增加组合验证类型 在一个类里面用多种验证方法里比较有用,这个是一下子加多个
[ edit ]

List of built-in Validation methods

A set of standard validation methods is provided:

Methods:

 

NameType
required( ) Returns: Boolean
必填验证元素
required( dependency-expression ) Returns: Boolean
必填元素依赖于表达式的结果.
required( dependency-callback ) Returns: Boolean
必填元素依赖于回调函数的结果.
remote( url ) Returns: Boolean
请求远程校验。url通常是一个远程调用方法
minlength( length ) Returns: Boolean
设置最小长度
maxlength( length ) Returns: Boolean
设置最大长度
rangelength( range ) Returns: Boolean
设置一个长度范围[min,max]
min( value ) Returns: Boolean
设置最小值.
max( value ) Returns: Boolean
设置最大值.
range( range ) Returns: Boolean
设置值的范围
email( ) Returns: Boolean
验证电子邮箱格式
url( ) Returns: Boolean
验证连接格式
date( ) Returns: Boolean
验证日期格式(类似30/30/2008的格式,不验证日期准确性只验证格式)
dateISO( ) Returns: Boolean
研制ISO类型的日期格式
dateDE( ) Returns: Boolean
验证德式的日期格式(29.04.1994 or 1.1.2006)
number( ) Returns: Boolean
验证十进制数字(包括小数的)
numberDE( ) Returns: Boolean
Makes the element require a decimal number with german format.
digits( ) Returns: Boolean
验证整数
creditcard( ) Returns: Boolean
验证信用卡号
accept( extension ) Returns: Boolean
验证相同后缀名的字符串
equalTo( other ) Returns: Boolean
验证两个输入框的内容是否相同

 

 

NameType
phoneUS( ) Returns: Boolean
验证美式的电话号码
本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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