支持FF和IE的回车提交(不使用Submit按钮)

本文介绍了两种处理网页中回车键事件的方法。一种是在每个页面的body标签中手动添加事件监听,另一种则是在JS文件中统一设置,方便复用。通过这两种方式可以有效地捕捉并响应用户的键盘输入行为。

最简单的做法:

 

方法一:每个页面body中都手动追加事件。

 

   首先,直接在body中追加onkeydow事件,如下:

 

<body onkeydown="doEnter(event)">
 

   然后,doEnter(event)中实现判断键值,并进行操作。

 

function doEnter(event){
       if(event.keyCode == 13){
		doFun();
		event.returnValue = false;
	}
}

 

   但是这么做,每个页面的 body 中都要追加这么一句,费劲。

 

方法二:直接在js中实现onKeyDown事件,想使用的页面,只要引用就可以了。

 

    首先,js中追加如下事件。

 

document.onkeydown = function(event){
   
    //IE中传入的参数无效,FF中有效,故需要此判断。
    var e = event ? event : (window.event ? window.event : null);
    
    if(e.keyCode == 13){
        doFun();
        e.returnValue = false;
    }
   
}

 

    然后,需要使用的页面,引用此js即可。

 

 

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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