<转>整理FF与IE不兼容的问题

☆ js调试工具推荐 firefox 的 firebug 插件
        能够给js设置断点执行
        能够运行时修改css样式
        查看dom模型等
         
    ☆ IE8 自带的developer bar也很不错
   
             
    ☆ 打开firefox所有js警告:
        在地址栏里录入:about:config
        双击,设置 javascript option restict  打开为true 能够看到很多警告,利于纠错

    ☆ IE -> firefox javascript类
         △   document.all("id")   -> document.getElementById("id")
                并且控件尽量用id,而不是name标识
               
                提示:
                如果控件只有name,没有id, 用getElementById时:
                    IE:也可以找到对象
                    FF:返回NULL
         △   获得form里某个元素的方法
                elForm.elements['name'];
        
         △   取集合元素时, ie支持  [],() 2种写法, 但是ff仅支持[],如:
                table.rows(5).cells(0)
                改为:
                table.rows[5].cells[0]
                
         △   判断对象是否是object的方法应该为
                if( typeof  对象变量 == "object")
                而不是 if(对象变量 == "[object]")
               
         △     eval(对象名称)    ->  document.getElementById              
                  FF支持eval函数
                 
         △     通过id直接调用对象
                  对象id.value = ""
                  改为
                  document.getElementById("name").value = ""
                 
         △     obj.insertAdjacentElement("beforeBegin",objText);
                改为用
                obj.parentNode.insertBefore(objText,obj);
                
           
         △     FF的createElement不支持HTML代码
                  用document.write(esHTML);
                 
                  或者创建元素后再设置属性, 对input元素来说,需要先设置type再加入到dom里
                  var ōbj = createElement("input");
                  obj.type = "checkbox";
                 
                  var obj2 = document.getElementById("id2");
                  obj2.parentNode.insertBefore(obj,obj2);
                 
                如果是直接插入html代码,则可以考虑用
                    createContextualFragment
                     
                 
         △     innerText -> textContent
        
         △     对象名称中的$不能识别, 建议改为_
                  ōbjName = "t1$spin"
                  改为
                  ōbjName = "t1_spin"

        △      FF里设置Attribute为某个对象,然后再取出来,这时候对象的属性都丢失了?
             objText.setAttribute("obj",obj);
             alert(obj.id)   //正确的名字
             obj = objText.getAttribute("obj");
             alert(obj.id) //null
            
                  在IE下没有问题, FF对setAttribute来说,第2个参数都是字符串型的!!!
                  所以如果第2个参数是对象时,相当于调用对象的 toString() 方法了
                 
                  解决的方法是用下面的调用方式:
                  objText.dropdown_select = obj;
                 
                  ōbj = objText.dropdown_select
                 
                 
        △      className -> class
                  FF下用class代替IE下的className
                  由于class是关键字, 所以需要用 setAttribute/getAttribute才行
                  setAttribute("class","css样式名称");
       
        △      在html里定义的属性,必须用getAttribute才行
                  <td id="TD1" isOBJ="true">
                  获取时:
                  document.getElementByID("TD1").isOBJ  总返回 undefined, IE下是可以的
                  应该用:
                  document.getElementByID("TD1").getAttribute("isOBJ")
                                   
   
        △      FF里select控件不再是:总是在顶端显示
                  所以可能需要设置控件的zIndex
                  IE里覆盖select控件的方法是, 用ifame
       
        △      对于if ( vars == undefined ) 下面的值用于判断是等同的
                   undefined
                   null
                   false
                   0
       
       
        △      如果FF调用obj.focus(); 报错,请尝试改为:
                    window.setTimeout( function(){ obj.focus(); }, 20);


       △       FF下,keyCode是只读的, 那把回车转换为tab怎么办? 在录入时进行键值转换怎么办??
                 
                  变通的方法是:
                  1. 回车跳转 -> 自己写跳转处理代码.
                      遍历dom里所有的元素, 找到当前元素的下一个能够设置焦点的元素, 给其设置焦点
                     
                  2. 在能够录入的控件里,
                      把选中的部分替换为新录入的内容: var text = String.fromCharCode(event.keyCode);
                      同时阻止按键事件上传, 调用: event.preventDefault()
                            
 
       △       <button> 会被firefox解释为提交form或者刷新页面???
                  需要写标准<button type="button">
                  或者在onclick="原函数调用(); return false;"
                 
                   
       △       在firefox里, document.onfocus里获得不到实际获得焦点的控件?
                  为什么document.keydown可以呢?
                 
       △       children    -> childNodes      
      
       △       sytle.pixelHeight -> style.height
      
       △       判断函数或者变量是否存在
                if (!("varName" in window)) var VarName = 1;
               
   
          
        △      document.body.clientWidth
                                              
                <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" >
               
                如果html包含上面的语句,则应该用下面的方法获取
                document.documentElement.clientWidth
               
        △ window.createPopup
            FF不支持
       
        △ document.body.onresize
            FF 不支持
            用window.onresize
           
            注意,页面打开时并不会触发onresize事件? 需要在onload里也调用一次才行
       
        △ box模型的问题
            IE下默认的是 content-box 为了统一,可用设置:
           
            div, td {-moz-box-sizing:border-box;box-sizing:border-box;margin:0;padding: 0;}
           
            也可用在文档头加入:
            <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Strict//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-strict.dtd">
           
            但是对IE旧代码影响较大
       
        △ 注册事件
            IE: attachEvent
            FF: addEventListener("blur", myBlur, false);
                第1个参数事件名称不需要带"on"
                第3个参数false代表事件传递从事件对象沿dom树往body方向传
   
       
        △ 触发事件
            IE: obj.fireEvent("onclick");
            FF:
               var e = document.createEvent("Events");  
               e.initEvent("click",   true,   false);  
               element.dispatchEvent(event)

        △  在事件处理函数中获得对象句柄
            var ōThis = this;
            obj.onfocus = function(evt){
                oThis.doOnFocus(evt);
            }
  
        △ 统一事件处理框架代码
            doOnFocus(evt){
                evt = evt || window.event;
                var el = evt.target || evt.srcElement;
               
                // 后续处理
            }
           
                     
        △  FF不支持onpropertychange事件
            但是FF里可以定义属性的setter方法, 如下面的:
            HTMLElement.prototype.__defineSetter__("readOnly",function(readOnly){
                // 构造虚拟的event对象
                var evt = [];
                evt["target"] = this;
                evt["propertyName"] = 'readOnly'
         
                //onpropertychange函数需要定义evt参数, 参考统一事件处理框架代码
                if (this.onpropertychange) this.onpropertychange(evt);
            });
    
       
                       
    ☆ IE -> firefox css类  
        △ cursor:hand  ->  cursor:pointer
                               
        △ expression  firefox不支持
         在IE下expression也非常消耗CPU,所以不应该使用!!
         为了达到较好的效果,应该建立自己的expression to javascript的处理函数
         这样在IE和FF里就都能用了.

        △ FILTER  firefox不支持
            filter: Alpha(Opacity=50);
         替换为
         -moz-opacity: 0.5;

        △ text-overflow
            不支持
           
        △ transparent
            firefox下 obj.setAttribute("bgColor","#ffffff") 只支持颜色
            必须用 obj.style.backgroundColor = "transparent" 才行

        △ FF下text控件高度与IE不同, 统一一下
            input[type=text] {
                height:20px;
            }
            注意input与[之间不能有空格!

        △ font在IE里不能对body和td等起作用, FF可以
            统一用 font-family

 

Qt之自定义QToolTip,去掉显示动画和隐藏延时 先来看看Qt原生QToolTip的缺点:1.当提示内容无变化时,弹窗无法移动。只能先传个空字符串强制弹窗隐藏,然后在新位置再传个字符串。2.默认显示10多秒才消失,当然这个时间是可以设置的,但是如果我想一直显示呢?总不能设置一个超级大的时间吧。3.鼠标移出控件后(调用QToolTip::showText时传入了控件指针)默认300毫秒弹窗才隐藏。而且这个时间没法设置,如果想立即隐藏就没办法了。 阅读详情

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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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大壹哥
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