置业平台项目心得

分析bug来源:

1、表单设置最大值,防止溢出出错textarea限制最大长度:

<textarea cols="90" rows="6" name="comments" id="flowComments" maxlength="1000" οnkeydοwn="if (this.value.length>1000){event.returnValue=false}" >comments</textarea>

$("#flowComments").keyup(function(event){ //判断文本域输入剩余字数
var curLength = $("#flowComments").val().length;
$("#commentsTip").text(PlanCommon.v.COMMENTS_LENGTH - curLength);
});

2、表单的重复提交,例如保存,要做限制防止多次提交,带来垃圾数据

3、form表单中只有一个input框时enter事件会触发提交事件

(1)如果表单里有一个type=”submit”的按钮,回车键生效。

(2)如果表单里只有一个type=”text”的input,回车键生效。

(3)如果按钮不是用input,而是用button,并且没有加type,IE下默认为type=button,FX默认为type=submit。

(4)其他表单元素如textarea、select不影响。

解决方法:

阻止表单提交<input type="text" name="name" οnkeydοwn="if(event.keyCode==13return false;"/>

加一个隐藏的input框 <input style="display:none" />

4、封装ajax函数一定要使用对象参数,便于扩展,load函数一定要封装函数,便于加时间戳和回调事件等,显示对话框应在加载页面完成显示。

5、插件封装,与插件无关的逻辑不应再插件中,需暴露对应的函数。


内容概要:本文档详细介绍了如何在MATLAB环境下实现CNN-GRU(卷积门控循环单元)混合模型的多输入单输出回归预测。项目旨在通过融合CNN的局部特征提取能力和GRU的时序依赖捕捉能力,解决传统序列模型在处理非线性、高维、多输入特征数据时的局限性。文档涵盖了项目背景、目标、挑战及其解决方案,强调了模型的轻量化、高效性和可视化全流程追踪等特点。此外,还提供了具体的应用领域,如智能电网负荷预测、金融时间序列建模等,并附有详细的代码示例,包括数据加载与预处理、网络结构定义、训练选项设置、模型训练与预测以及结果可视化等步骤。; 适合人群:对深度学习有一定了解,特别是对时间序列预测感兴趣的科研人员或工程师。; 使用场景及目标:①需要处理多输入单输出的非线性回归预测任务;②希望在MATLAB平台上快速实现并优化深度学习模型;③寻求一种高效、轻量且具有良好泛化能力的预测模型应用于实际场景中,如智能电网、金融分析、交通流量预测等领域。; 阅读建议:由于文档内容涉及较多的技术细节和代码实现,建议读者先熟悉CNN和GRU的基本概念,同时掌握MATLAB的基础操作。在阅读过程中,可以结合提供的代码示例进行实践操作,以便更好地理解和掌握CNN-GRU混合模型的构建与应用。
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