JS(javascript) 控制HTML 元素的好例子

JavaScript入门一(JS基础知识) 文章目录一、JavaScript是什么二、网页组成2.读入数据总结 一、JavaScript是什么        JavaScript(简称“JS”)百度解释如下: 是一种具有函数优先的轻量级,解释型或即时编译型的编程语言。虽然它是作为开发Web页面的脚本语言而出名,但是它也被用到了很多非浏览器环境中,JavaScript 基于原型编程、多范式的动态脚本语言,并且支持面向对象、命令式、声明式、函数式编程范式。   & 阅读详情
今天再网上看到Javascript控制html元素的好的文章,转载下,与大家分享,后续我会把其他一些好的功能补上

<!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">
<head>
<title>JS添加删除元素</title>
<script type="text/javascript">
  
    function $(nodeId)
    {
        return document.getElementById(nodeId);
    }
    function $Name(tagName)
    {
        return document.getElementsByTagName(tagName);
    }
  
    function replaceMsg()
         {
   var newNode = document.createElement("P");//创建一个P标签
        newNode.innerHTML = "<font color='red'>替换后的文字</font>";
        var oldNode = $Name("P")[0];//获取body里面第一个p元素
        oldNode.parentNode.replaceChild(newNode,oldNode);//直接替换了标签
    }
  
    function removeMsg()
    {
        var node = $("p2");//p标签
        var nodeBtn = $("remove");//按钮
        //node.parentNode.removeChild(node); //下面效果相同
        document.body.removeChild(node);//在body中删除id为P2的元素
        //nodeBtn.parentNode.removeChild(nodeBtn);//删除该按钮
        document.body.removeChild(nodeBtn);
        //document.body.removeNode();执行这条语句将清空body里面的任何元素
    }
  
    function addbefore()
    {
        var newNode = document.createElement("p");//创建P标签
        //var newText = document.createTextNode("前面添加的元素");
        //newNode.appendChild(newText);//与下面效果一样
        newNode.innerHTML = "<font color='red'>前面添加的元素</font>";//书写P标签里面的内容
        var oldNode = $("p3");//目标标签
        //document.body.insertBefore(newNode,oldNode);
        oldNode.parentNode.insertBefore(newNode,oldNode);//在目标标签前面添加元素
    }
  
    function addlast()
    {
        var newNode = document.createElement("p");//创建P标签
        //var newText = document.createTextNode("后面添加的元素");
        //newNode.appendChild(newText);//与下面效果一样
        newNode.innerHTML = "<font color='red'>后面添加的元素</font>";
        var oldNode = $("p3");
      
        oldNode.appendChild(newNode);
        //document.body.appendChild(newNode);//如果使用该方法,则在body的最后添加元素
    }
  
    window.onload = function addArrayMsg()
    {
        var arrayMsg = ['one','two','three','four','five'];//创建数组
        var fragment = document.createDocumentFragment();//创建文档片段
        var newNode ;
        for (var i=0 ;i<arrayMsg.length ;i++ )
        {
            newNode = document.createElement("P");//创建P标签
            var nodeText = document.createTextNode(arrayMsg[i]);//创建文本标签,value为数组里面的值
            newNode.appendChild(nodeText);//
            fragment.appendChild(newNode);//把P标签追加到fragment里面
        }
        document.body.appendChild(fragment);//把fragment追加到body里面
    }

  
  
    function addRow()
    {
        var tab = $("myTable");
        //tab.createCaption().innerHTML="<font color='red'>我的表格</font>";
        var oldTr = $("handleTr");
        var newTr = tab.insertRow();//创建一行
        var newTd1 = newTr.insertCell();//创建一个单元格
        var newTd2 = newTr.insertCell();//创建一个单元格
        newTd1.innerHTML = "<input type='checkbox' />";
        newTd2.innerHTML = "<input type='text' />";
      
    }
  
    function removeRow()
    {
        var tab = $("myTable");
        if(tab.rows.length>0){
            tab.deleteRow();
            if(tab.rows.length==1)
                tab.deleteCaption();
        }
      
        var cbbox ;
        for(var i=0;i<tab.rows.length;i++){
            cbbox = tab.rows[i].childNodes[0].childNodes[0];//获取input元素
            if(cbbox.checked){
              
                tab.deleteRow(i--);
            }
        }
    }
  
    //全选
    function selAll(value){
        var items = document.all.tags("input");//获取页面上所有的input元素
        for(var i = 0;i<items.length;i++){
            if(items[i].type=="checkbox"){//判断类型是否为checkbox
                items[i].checked = value.checked;
            }
        }
    }
  
    function getInputValue()
    {
        var inputArray = new Array();//创建一个数组
        var tab = $("myTable");
        var tbInput;
        for(var i=0;i<tab.rows.length;i++){
           tbInput = tab.rows[i].childNodes[1].childNodes[0].value;
           if(tbInput!=""&&tbInput!=null)
               inputArray.push(tbInput);
        }
        inputArray = inputArray.join("*^&");//默认以","号连接
        $("showValue").value = inputArray;
    }
    var x ='10+20';
("alert(x);")
</script>
</head>
<body>
<p id="p1">Hello World!</p><input type="button" value="替换内容" onClick="replaceMsg();" />
<p id="p2">我可以被删除!</p><input type="button" id="remove" value="删除它" onClick="removeMsg();" />
<p id="p3">在我上下添加一个元素吧!</p><input type="button" id="addbefore" value="前面添加" onClick="addbefore();" />
<input type="button" id="addlast" value="后面添加" onClick="addlast();" />
<p></p>
<div style="border:1px solid blue;height:300px">
    <table id="myTable" cellpadding="0" cellspacing="0" border="1px solid blue" style="padding:4px;">
       
    </table>
    <input type="checkbox" onClick="selAll(this);" />
    <input type="button" value="添加一行" id="addRow" onClick="addRow();" />
    <input type="button" value="删除一行" id="removeRow" onClick="removeRow();" /><br>
    <textarea rows="5" cols="25" id="showValue" /></textarea>
    <input type="button" id="getInputValue" onClick="getInputValue();" value="取值 " />
</div>
</body>
</html>


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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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<br />做问卷调查系统的时候需要依据用户的选项实时的显示或隐藏一些问题,这就需要用到Javascript来控制HTML元素的显示和隐藏。代码实现起来比较简单,简单的介绍一下如何实现的。<br /><br />1 、编写 js 函数<br /><script type="text/javascript"><br />    function display(id){<br />        var traget=document.getElementById(id);<br />         if(

gavinloo的专栏 3808

如何动态隐藏表格 javascript 控制 html元素 显示/隐藏

javascript 控制 html元素 显示/隐藏1。编写js函数    function display(id){        var traget=document.getElementById(id);         if(traget.style.display=="none"){                 traget.style.display="";   

滴水成海 4587
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