弹层

Objective-C自定义弹层UIActionSheet 系统弹层不好看?那就自己封装一个小控件吧~ 阅读详情
 

<script type="text/javascript">
var myTime;
var alertTime;
function linkClick(){
 if(document.getElementById("confirmFlg").value=="true"&&menuDoFlg){
  if(!confirm("You are about to exit this page with unsaved data.\nClick OK to proceed or Cancel to first save your data.")){
   return false;
  }
 }
}
function logout(){
  if(confirm("Are you sure to logout?")){
   location.replace('<%=request.getContextPath()%>/logoutAction.do?toDo=<bean:write name="form" property="toDo"/>&baseAdverID=<bean:write name="form" property="baseAdverID"/>');
  }else{
   return false;
  }
}
function show() {
    document.getElementById("xie").style.display = "";
    document.getElementById("content1").style.display = "";
    document.getElementById("xie").style.filter = "Alpha(Opacity=50)";
    document.getElementById("content1").innerHTML = "<span id='dd'>10</span>";
}


function sAlert(str,alertTime){
    var msgw,msgh,bordercolor;
    msgw=400;
    msgh=140;
    titleheight=25;
    bordercolor="#00A1DA";
    titlecolor="#99CCFF";

    var sWidth,sHeight;
    sWidth=document.body.offsetWidth;
    sHeight=screen.height;
    var bgObj=document.createElement("div");
    bgObj.setAttribute('id','bgDiv');
    bgObj.style.position="absolute";
    bgObj.style.top="0";
    bgObj.style.background="#777";
    bgObj.style.filter="progid:DXImageTransform.Microsoft.Alpha(style=3,opacity=25,finishOpacity=75";
    bgObj.style.opacity="0.2";
    bgObj.style.left="0";
    bgObj.style.width=sWidth + "px";
    bgObj.style.height=sHeight + "px";
    bgObj.style.zIndex = "10000";
    document.body.appendChild(bgObj);


    var msgObj=document.createElement("div");
    msgObj.setAttribute("id","msgDiv");
    msgObj.setAttribute("align","center");
    msgObj.style.background="white";
    msgObj.style.border="1px solid " + bordercolor;
    msgObj.style.position = "absolute";
    msgObj.style.left = "50%";
    msgObj.style.top = "50%";
    msgObj.style.font="12px/1.6em Verdana, Geneva, Arial, Helvetica, sans-serif";
    msgObj.style.marginLeft = "-225px" ;
    msgObj.style.marginTop = -75+document.documentElement.scrollTop+"px";
    msgObj.style.width = msgw + "px";
    msgObj.style.height =msgh + "px";
    msgObj.style.textAlign = "center";
    msgObj.style.lineHeight ="25px";
    msgObj.style.zIndex = "10001";
 
    var title=document.createElement("h4");
    title.setAttribute("id","msgTitle");
    title.setAttribute("align","right");
    title.style.margin="0";
    title.style.padding="3px";
    title.style.background=bordercolor;
    title.style.filter="progid:DXImageTransform.Microsoft.Alpha(startX=20, startY=20, finishX=100, finishY=100,style=1,opacity=75,finishOpacity=100);";
    title.style.opacity="0.75";
    title.style.border="1px solid " + bordercolor;
    title.style.height="18px";
    title.style.font="12px Verdana, Geneva, Arial, Helvetica, sans-serif";
    title.style.color="white";
    title.style.cursor="pointer";
    //title.innerHTML="close";
    //title.onclick=removeObj;

    var button=document.createElement("input");
    button.setAttribute("type","button");
    button.setAttribute("value","OK");
    button.style.width="40px";
    button.style.align="center";
    button.style.background=bordercolor;
    button.style.border="1px solid "+ bordercolor;
    button.style.color="white";
    button.onclick=removeObj;
 
    function removeObj(){
   if(alertTime) window.clearInterval(alertTime);
      document.body.removeChild(bgObj);
      document.getElementById("msgDiv").removeChild(title);
      document.body.removeChild(msgObj);
      clearTimeout(myTime);
      myTime = setTimeout('Timeout();',1000*60*10);
    }
    document.body.appendChild(msgObj);
    document.getElementById("msgDiv").appendChild(title);

    var txt=document.createElement("p");
 
 
    txt.style.margin="1em 0"
    txt.setAttribute("id","msgTxt");
    txt.innerHTML=str+"Your session will be time out,<br/>You can reset it in "+"<span id='dd'>30</span> seconds.";
    document.getElementById("msgDiv").appendChild(txt);
    document.getElementById("msgDiv").appendChild(button);
}
function run(){
 var s = document.getElementById("dd");
 if(s.innerHTML == 0){
  window.location.href="<%=request.getContextPath()%>/logoutAction.do?toDo=<bean:write name='form' property='toDo'/>&baseAdverID=<bean:write name='form' property='baseAdverID'/>";
  return false;
 }
 s.innerHTML = s.innerHTML * 1 - 1;
}

function Timeout(){
 alertTime = window.setInterval("run();", 1000);
 sAlert("",alertTime); 
}
$(document).ready(function(){
 myTime = setTimeout('Timeout();',1000*60*10);
 $("body").bind("click",function(){
  clearTimeout(myTime);
  myTime = setTimeout('Timeout();',1000*60*10);
 });
 $("body").bind("keydown",function(){
  clearTimeout(myTime);
  myTime = setTimeout('Timeout();',1000*60*10);
 });

});
</script>
<div style="width: 100%; z-index:5; background-color:Gray; display:none; height: 100%; position:absolute; left: 0; top: 0;" id="xie"></div>
<div style="width: 260px; z-index:4; background-color:Blue; display:none; height: 113px; position:absolute; left: 244px; top: 137px;" id="content1"></div>
<input name="confirmFlg" id = "confirmFlg"   type="hidden" />

鸿蒙--自定义系统级弹层 自定义常量封装// Thousandth:比例或者进度条// 数字常量// list space:列表项之间的间距// navigation title:导航标题export const ADD_TASK_TITLE: string = '添加任务';export const EDIT_TASK_TITLE: string = '编辑任务';// prompt message:提示信息。 阅读详情

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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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grace姐姐的博客 2355

Layer弹层组件3.5.1终极指南:为什么它成为最受欢迎的Web弹层解决方案

Layer是一款功能丰富、使用简单的Web弹层组件,目前已成为最多人使用的弹层解决方案。作为Web开发者的必备工具,Layer可以帮助你快速实现各种弹层交互效果,包括Alert、Confirm、Prompt、普通提示、页面区块、iframe、tips等几乎所有弹出场景。无论你是前端新手还是资深开发者,Layer都能让你的弹层开发工作变得更加高效和愉悦。 ## 🚀 Layer核心特性详解 ##

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Layer 弹层插件注意事项

layer 弹层是一个很简洁,很好看的弹层插件。前言近几天项目里使用了layer弹层,初次使用有些生疏,在使用过程中遇到了很多问题,查阅官方api,总是碰到一些问题,感觉官方api在某些细节上叙述的不是特别清楚。特此在我使用中某些细节问题做一下说明。layer类型layer提供了5种层类型。可传入的值有:0(信息框,默认)1(页面层)2(iframe层)3(加载层)4(tips层)。为什么会划分这么

加了白糖的老干妈 1277
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lb8607
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