简单的客户端验证电话输入

本文介绍了一种前端验证技术,用于确保用户提交的数据符合基本要求。具体包括去除输入两端的空白字符,并检查用户名和电话号码是否为空,同时确保电话号码包含至少7位数字。
公司网站上有让用户匿名留言的功能,但是有三个必须的条件,公司或个人名称,联系人,联系电话。对这三个的要求既不想让输入空串就通过,还不想让随便输点东西就通过,特别是
电话要求不想太严格,又想让随便就蒙混过去。一下是测试程序。用户名和电话不能为空,电话号码至少含有7位以上的数字。
<html>
<head>
<title>测试</title>
</head>
<body>
<form action="#">
用户名:<input name="username" id="un">
电话:<input name="tel" id="tel">
<input type="submit" onclick="check()" value="提交">
</form>
<script>
function check(){
var _username = document.getElementById("un").value;
var _tel = document.getElementById("tel").value;

<!-- 去掉字符串两侧的空格 -->
_username = _username.replace(/(^\s*)|(\s*$)/g, "");
_tel = _tel.replace(/(^\s*)|(\s*$)/g, "");

if(_username !="" && _tel !="") {
alert(_username);
alert(_tel);
}

<!-- 电话号码中必须含有7位以上的数字 -->
var tel = _tel.match("[0-9]{7}");
if(tel != null) {
alert(_tel);
}
return false;
}
</script>
</body>
</html>
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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