js实现右下角tips提示效果代码实例(兼容多种浏览器)

提示不难做,那个三角号样式很难调兼容,死了好多脑细胞预览主窗口提示错位,保存本地测比较好。

兼容性已经测过:IE6\IE7\IE8\FF3\CHROME10
代码如下:

<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">

<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">


<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />

<body>

<br><br><br><br><br><br><br><br>

<input id='test'>


<br><br><br><br><br><br><br><br>

<a href='#' id='test2' onmouseover="tips.show('普通链接或按钮提示-灰色-鼠标离开消失-300像素', 'test2', null, '#000000', 300)" onmouseout="tips.hidden('test2')">普通链接或按钮提示</a>


<script>

//提示消息类

var tips = {

temp : {},

/***

* 弹出提示

*

* @param string msg 提示文字内容

* @param string id 要弹出提示的目标对象的id,如果id错误/null/false/0则主窗口弹出

* @param int time 定时消失时间毫秒数,如果为null/0/false则不定时

* @param string color 提示内容的背景颜色格式为#000000

* @param int width 提示窗宽度,默认300

*/

show : function(msg, id, time, color, width)

{

var target = this._get(id);

if(!target) { id = 'window'; }


//如果弹出过则移除重新弹出

if(this._get(id+'_tips')) { this.remove(id); }


//设置默认值

msg = msg || 'error';

color = color || '#ea0000';

width = width || 300;

time = time ? parseInt(time) : false;


if(id=='window') {

var y = document.body.clientHeight/2+document.body.scrollTop;

var x = (document.body.clientWidth-width)/2;

var textAlign = 'center', fontSize = '15',fontWeight = 'bold';

} else {

//获取对象坐标信息

for(var y=0,x=0; target!=null; y+=target.offsetTop, x+=target.offsetLeft, target=target.offsetParent);

var textAlign = 'left', fontSize = '12',fontWeight = 'normal';

}


//弹出提示

var tipsDiv = this._create({display:'block',position:'absolute',zIndex:'1001',width:(width-2)+'px',left:(x+1)+'px',padding:'5px',color:'#ffffff',fontSize:fontSize+'px',backgroundColor:color,textAlign:textAlign,fontWeight:fontWeight,filter:'Alpha(Opacity=50)',opacity:'0.7'}, {id:id+'_text', innerHTML:msg, onclick:function(){tips.hidden(id);}});

document.body.appendChild(tipsDiv);

tipsDiv.style.top = (y-tipsDiv.offsetHeight-12)+'px';

document.body.appendChild(this._create({display:'block',position:'absolute',zIndex:'1000',width:(width+10)+'px',height:(tipsDiv.offsetHeight-2)+'px',left:x+'px',top:(y-tipsDiv.offsetHeight-11)+'px',backgroundColor:color,filter:'Alpha(Opacity=50)',opacity:'0.7'}, {id:id+'_bg'}));

if(id!='window') {

var arrow = this._create({display:'block',position:'absolute',overflow:'hidden',zIndex:'999',width:'20px',height:'10px',left:(x+20)+'px',top:(y-13)+'px'}, {id:id+'_arrow'});

arrow.appendChild(this._create({display:'block',overflow:'hidden',width:'0px',height:'10px',borderTop:'10px solid '+color,borderRight:'10px solid #fff', borderLeft:'10px solid #fff',filter:'Alpha(Opacity=70)',opacity:'0.8'}));

document.body.appendChild(arrow);

}


//标记已经弹出

this.temp[id] = id;


//如果定时关闭

if(time) { setTimeout(function(){tips.hidden(id);}, time) }


return id;

},

/***

* 隐藏提示

*

* @param string id 要隐藏提示的id,如果要www.3ppt.com隐藏主窗口提示id为window,如果要隐藏所有提示id为空即可

*/

hidden : function(id)

{

if(!id) { for(var i in this.temp) { this.hidden(i); } return; }

var t = this._get(id+'_text'), d = this._get(id+'_bg'), a = this._get(id+'_arrow');

if(t) { t.parentNode.removeChild(t); }

if(d) { d.parentNode.removeChild(d); }

if(a) { a.parentNode.removeChild(a); }

},

_create : function(set, attr)

{

var obj = document.createElement('div');

for(var i in set) { obj.style[i] = set[i]; }

for(var i in attr) { obj[i] = attr[i]; }

return obj;
},

_get : function(id)

{

return document.getElementById(id);

}

};


window.onload = function(){

tips.show('主窗口提示-绿色-不定时-300像素', null, null, '#009900', 300);

tips.show('表单报错提示-红色-3000毫秒消失-250像素', 'test', 3000, '#ea0000', 250);

}

document.onclick = function(){

tips.hidden();

}

</script>
JS+CSS 实现tips提示框 firefox下没有问题,IE下显示不正常,CSS厉害的可以修改一下。 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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gudemoning
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