select标签如何设置默认选中的选项

select将选中的option设置为默认选项 select将选中的option设置为默认选项,可多个select可一个select.项目中遇到这个问题后自己写的(原先有默认值的话会将选中的设为默认选项) 立即下载


方法有两种。

第一种通过<select>的属性来设置选中项,此方法可以在动态语言如php在后台根据需要控制输出结果。


<  select   id  =   "sel"  >
<  option   value  =  "1"  >1</  option  >
<  option   value  =  "2"   selected  =  "selected"  >2</  option  >
<  option   value  =  "3"  >3</  option  >
</  select  >
第二种为通过前端js来控制选中的项: 


<  script   type  =  "text/javascript"  >
function change(){
      document.getElementById("sel")[2].selected=true;
}
</  script  >
<  select   id  =   "sel"  >
<  option   value  =  "1"  >1</  option  >
<  option   value  =  "2"  >2</  option  >
<  option   value  =  "3"  >3</  option  >
</  select  >
<  input   type  =  "button"   value  =  "修改"   onclick  =  "change()"   />
获取<select>标签选中项文本的js代码为:


var   val = document.all.Item.options[document.all.Item.selectedIndex].text
var   i=document.getElementById(  'sel'  ).options[document.getElementById(  'sel'  ).selectedIndex].value;
一些其它操作<select>标签的技巧如下:

1)动态创建select


function   createSelect(){
var   mySelect = document.createElement(  "select"  );
mySelect.id =   "mySelect"  ;
document.body.appendChild(mySelect);
}
2)添加选项option


function   addOption(){
//根据id查找对象,
var   obj=document.getElementById(  'mySelect'  );
//添加一个选项
obj.add(  new   Option(  "文本"  ,  "值"  ));
}
3)删除所有选项option


function   removeAll(){
var   obj=document.getElementById(  'mySelect'  );
obj.options.length=0;
}
4)删除一个选项option

function   removeOne(){
var   obj=document.getElementById(  'mySelect'  );
//index,要删除选项的序号,这里取当前选中选项的序号
var   index=obj.selectedIndex;
obj.options.remove(index);
}
5)获得选项option的值


var   obj=document.getElementById(  'mySelect'  );
var   index=obj.selectedIndex;   //序号,取当前选中选项的序号
var   val = obj.options[index].value;
6)获得选项option的文本


var   obj=document.getElementById(  'mySelect'  );
var   index=obj.selectedIndex;   //序号,取当前选中选项的序号
var   val = obj.options[index].text;
7)修改选项option


var   obj=document.getElementById(  'mySelect'  );
var   index=obj.selectedIndex;   //序号,取当前选中选项的序号
var   val = obj.options[index]=  new   Option(  "新文本"  ,  "新值"  );
8)删除select


function   removeSelect(){
var   mySelect = document.getElementById(  "mySelect"  );
mySelect.parentNode.removeChild(mySelect);
}
————————————————
版权声明:本文为优快云博主「很多水水水水」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接:https://blog.youkuaiyun.com/qq_44952727/article/details/89451936

页select中如何实现选择option其中一个选项,显示相关的内容 调的是新闻列表 然后select内的列表为标题列表 然后你要选中标题显示内容 那么内容区域先定义出来 然后select的option的value给你新闻的标题 在内容区域里也把所有列表调出来(两边的sql语句一致) 比如 <select <option value='1'>第一条新闻标题</option> <option value='2'>第二条新闻标题</option> </select> <div id='info_box'> <div id='Cont_1'>第一条新闻内容</div> <div id='Cont_2'>第二条新闻内容</div> </div> CSS样式写 #info_box div { display:none; } js函数: function ShowInfo(Id){ document.getElementById("Cont_"+Id).style.display="block" } 大概就是这样了,手写的,可能有误 还有就是JS一定要在页面内你select和div内容区域代码的后面 不然加载到以后执行的时候很有可能就提示找不到对象 立即下载

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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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