表单submit

本文探讨了HTML中submit标签与button标签的区别及使用场景。submit标签作为button的一种特殊形式,能够自动提交表单;而button则更为灵活,可通过JavaScript进行自定义操作。文章还介绍了如何通过不同的方式触发表单提交,并提供了代码示例。

注:以下内容为原创,但是灵感来源于网上的各位大虾的文章,在此就不一一注明,见谅!

submit标签和button标签

submit标签是button标签的一种,可以说是button标签的一个实例,它集成了自动提交的这个动作。一般情况下,如果在提交以后需要进行JS校验的话,需要用 type='button',然后用onClick动作手动提交。如果用type='submit'进行JS校验的话,可以结合form表格的onSubmit()动作。

------type=button标签提交


 


  
 
 
  <!-- 此处如果是Post的提交方式的话,是会被Google服务器拒绝的,要用Get方式--&gt
   <!--此处onclick触发的JS函数名不能为onsubmit();--&gt
  
 

-----如果要用type=submit的方式,目标url需要在form表格中的action中标定 源码如下:


 


 
  http://www.baidu.com.cn">
   
  
 

----如果在用type=submit标签提交的时候想进行JS校验,可以用form表格的onsubmit方式调用JS


 


  
 
 
  
   
  
 

 

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内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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