HTML-表单

手把手教你用闲置安卓手机+蓝鲸支付,零成本搞定个人项目自动收款(附私有化部署教程) 本文详细介绍了如何利用闲置安卓手机和蓝鲸支付系统,零成本搭建个人项目自动收款解决方案。通过私有化部署教程,读者可以学习到从手机选择、系统配置到支付渠道对接的全流程,实现安全、高效的收款系统,特别适合个人开发者和小型项目使用。 阅读详情

一、HTM表单

HTML 表单用于搜集不同类型的用户输入,HTML 表单包含表单元素。

1.<form> 元素

HTML 表单用于收集用户输入。<form> 元素定义 HTML 表单:

<form>
 .
form elements
 .
</form>

2.<form> 元素属性

在这里插入图片描述

二、表单元素

1.<input> 元素

<input> 元素是最重要的表单元素。<input> 元素有很多形态,根据不同的 type 属性。
(1)元素属性:
在这里插入图片描述

1.1 text的常用type属性值

<input type="text"> 定义用于文本输入的单行输入字段:
(1)代码结构:

form action="">
    <div>学号:</div>
    <input type="text">
    <div>姓名:</div>
    <input type="text">
  </form>

(2)运行结果:
在这里插入图片描述

1.2.radio属性

<input type="radio"> 定义单选按钮。单选按钮允许用户在有限数量的选项中选择其中之一
(1)代码结构:

<form action="">
    <input type="radio" name="sex" value="male" checked>male
    <input type="radio" name="sex" value="female">famale
  </form>

name 用来控制是否为单选,如果想要实现单选,必须保证多个input中的name值相等
value 为 input 元素设定值,对于不同的输入类型,value 属性的用法也不同:

	    type="button", "reset", "submit" - 定义按钮上的显示的文本
	    type="text", "password", "hidden" - 定义输入字段的初始值
	    type="checkbox", "radio", "image" - 定义与输入相关联的值 

checked用来设定默认值
(2)运行结果:
在这里插入图片描述

1.3.submit属性

<input type="submit"> 定义用于向表单处理程序(form-handler)提交表单的按钮。表单处理程序通常是包含用来处理输入数据的脚本的服务器页面。表单处理程序在表单的 action 属性中指定。
(1)代码结构:

<form action="">
    <div>学号</div>
    <input type="text" value="000">
    <div>姓名</div>
    <input type="text" value="xxx">
    <br>
    <input type="submit" value="submit">
  </form>

(2)运行结果:
在这里插入图片描述

1.4.checkbox属性

该属性用来实现多选框的功能
(1)代码结构:

<form action="">
    <div>爱好:</div>
    <input type="checkbox" name="hobby" >篮球
    <input type="checkbox" name="hobby" >足球
    <input type="checkbox" name="hobby" >羽毛球
  </form>

(2)运行结果:
在这里插入图片描述

2.<select> 元素(下拉列表)

(1)代码结构:

<form action="">
    <span>所在城市:</span>
    <select>
      <option value="北京">北京</option>
      <option value="上海">上海</option>
      <option value="杭州">杭州</option>
    </select>
  </form>

(2)运行结果:
![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20210310133422639.png在这里插入图片描述

3.<textarea> 元素

<textarea> 元素定义多行输入字段(文本域):
(1)代码结构:

<form action="">
    <textarea name="message" id="" cols="30" rows="10">
      表单元素textarea
    </textarea>
  </form>

(2)运行结果:
在这里插入图片描述

4.lable标签

lable标签用于绑定一个表单元素,当点击lable标签的文本时,浏览器就会自动将焦点转到对应的表单元素上,来增加用户体验
(1)代码结构:

<form action="">
    <div>爱好:</div>
    <input type="checkbox" name="hobby" id="basketball"><label for="basketball">篮球</label>
    <input type="checkbox" name="hobby" id="football"><label for="football">足球</label>
    <input type="checkbox" name="hobby" id="badminton"><label for="badminton">羽毛球</label>
  </form>
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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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