window.open详解

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语法

window.open(URL,name,features,replace)
参数 描述
URL 一个可选的字符串,声明了要在新窗口中显示的文档的 URL。如果省略了这个参数,或者它的值是空字符串,那么新窗口就不会显示任何文档。
name 一个可选的字符串,该字符串是一个由逗号分隔的特征列表,其中包括数字、字母和下划线,该字符声明了新窗口的名称。这个名称可以用作标记 <a> 和 <form> 的属性 target 的值。如果该参数指定了一个已经存在的窗口,那么 open() 方法就不再创建一个新窗口,而只是返回对指定窗口的引用。在这种情况下,features 将被忽略。
features 一个可选的字符串,声明了新窗口要显示的标准浏览器的特征。如果省略该参数,新窗口将具有所有标准特征。在窗口特征这个表格中,我们对该字符串的格式进行了详细的说明。
replace

一个可选的布尔值。规定了装载到窗口的 URL 是在窗口的浏览历史中创建一个新条目,还是替换浏览历史中的当前条目。支持下面的值:

  • true - URL 替换浏览历史中的当前条目。
  • false - URL 在浏览历史中创建新的条目。

提示和注释

重要事项:请不要混淆方法 Window.open() 与方法 Document.open(),这两者的功能完全不同。为了使您的代码清楚明白,请使用 Window.open(),而不要使用 open()。

实例 1

下面的例子讲在新浏览器窗口中打开 www.w3school.com.cn :

<html>
<head>
<script type="text/javascript">
function open_win() 
{
window.open("http://www.w3school.com.cn")
}
</script>
</head>
<body>

<input type=button value="Open Window" οnclick="open_win()" />

</body>
</html>

实例 2

下面的例子讲在新浏览器窗口中打开 about:blank 页:

<html>
<body>

<script type="text/javascript">
myWindow=window.open('','','width=200,height=100')
myWindow.document.write("This is 'myWindow'")
myWindow.focus()
</script>

</body>
</html>

窗口特征(Window Features)

channelmode=yes|no|1|0 是否使用剧院模式显示窗口。默认为 no。
directories=yes|no|1|0 是否添加目录按钮。默认为 yes。
fullscreen=yes|no|1|0 是否使用全屏模式显示浏览器。默认是 no。处于全屏模式的窗口必须同时处于剧院模式。
height=pixels 窗口文档显示区的高度。以像素计。
left=pixels 窗口的 x 坐标。以像素计。
location=yes|no|1|0 是否显示地址字段。默认是 yes。
menubar=yes|no|1|0 是否显示菜单栏。默认是 yes。
resizable=yes|no|1|0 窗口是否可调节尺寸。默认是 yes。
scrollbars=yes|no|1|0 是否显示滚动条。默认是 yes。
status=yes|no|1|0 是否添加状态栏。默认是 yes。
titlebar=yes|no|1|0 是否显示标题栏。默认是 yes。
toolbar=yes|no|1|0 是否显示浏览器的工具栏。默认是 yes。
top=pixels 窗口的 y 坐标。
width=pixels 窗口的文档显示区的宽度。以像素计。
SUMO仿真教程(5) —— 使用“XML“语言自定义构建路网 文章目录一.简要介绍1.node file2.edge file3.lane definitions(1)路段细分(2)邻近的对向车道(3)删除边或车道4.type file(1)简要概述(2)edge定义中引用type文件的示例(3)指定车辆种类的速度限制5.connections file(1)简要概述:(2)connection的属性参数(3)删除连接(4)设置连接的优先级(5)同一边的多个连接二.演示示例:1.自定义编写node file2.自定义编写edge file3.自定义编写type fil 阅读详情

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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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