表单验证 整理

本文介绍了一个简单的JavaScript表单验证脚本,该脚本用于确保用户输入的姓名和年龄字段不为空。通过提交按钮触发验证函数,如果姓名或年龄为空,则会弹出警告提示用户。

<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" />
<script language="javascript">
function check(){

var name=document.form.name.value;
var age=document.form.age.value;
if (name.trim=="" || name=="" ){
alert("名称不能为空");
return false;
}
if (age.trim=="" || age=="" ){
alert("年龄不能为空");
return false;
}else{
return true;
}

}
</script>
</head>

<body>
<form action="Mymoney.asp" name="form" method="get" >
姓名:<input type="text" name="name" /><br>
年龄:<input type="text" name="age" /><Br>
<input type="submit" onClick="return check()" value="提交" />
</form>

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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