js动画事件

JavaScript中与动画相关的几个事件 JavaScript提供了一些与动画相关的事件,可以用于控制和响应动画的状态和行为。本文将介绍几个常用的JavaScript动画事件,并提供相应的源代码示例。以上是几个与动画相关的JavaScript事件。通过这些事件,我们可以灵活地控制和响应动画的状态和行为,为用户呈现出更加生动和吸引人的界面效果。可以使用该事件来执行一些操作,例如切换CSS类或者修改元素样式。可以使用该事件来执行一些特定的操作或者动态修改CSS属性。当CSS动画完成播放时触发该事件。可以使用该事件来执行一些清理操作或者触发其他动作。 阅读详情

js之动画事件

首先,动画事件主要包括以下三个animationstart,animationiteration和animationend事件,下面做简单分别介绍。

animationstart该事件在css动画开始播放时触发
animationiteration该事件在css动画重新播放时触发
animationend该事件在css动画结束播放时触发

我们知道animation主要有6个属性,分别来设置动画呈现出来哦的效果,这个在我的另一篇文章中有介绍,我这边简单展示一下。

animation:name duration timing-function delay iteration-count direction;

分别是:动画名称 动画持续事件 动画运行速度曲线 动画开始时的运行时间 动画播放次数 规定是否反向轮流播放。
下面一段代码讲述的是采用监听动画开始,动画再次播放和动画结束做出相应的改变,这里用到addEventListener监听动画开始、动画持续播放、动画结束播放。

<!DOCTYPE html>
<html>
	<head>
		<meta charset="utf-8">
		<title>animation动画篇</title>
		<style type="text/css">
			#con
			{
				width: 100px;
				height: 100px;
				background: #FFA500;
				position: relative;
			}
			@-moz-keyframes myanimation
			{
				from{left: 100px;top:0px;}
				to{left: 200px;top: 100px;}
			}
			@-webkit-keyframes myanimation
			{
				from{left: 100px;top: 0px;}
				to{left: 200px;top: 100px;}
			}
		</style>
		
	</head>
	<body>
		<div id="con" onclick="myfunction()">
			
		</div>
		<script type="text/javascript">
			 var x = document.getElementById('con');    //设置全局变量x
			 function myfunction()
			 {
				 x.style.WebkitAnimation="myanimation 2s linear 3";   // Chrome, Safari 和 Opera  浏览器兼容问题
				 x.style.animation="myanimation 2s linear 3";
			 }
			 x.addEventListener("animationstart",myanimationStart);
			 x.addEventListener("animationiteration",myanimationiterration);
			 x.addEventListener("animationend",myanimationend);
			 x.addEventListener("webkitAnimationStart",myanimationStart);    // Chrome, Safari 和 Opera  浏览器兼容问题
			 x.addEventListener("webkitAnimationIteration",myanimationiterration);    // Chrome, Safari 和 Opera  浏览器兼容问题
			 x.addEventListener("webkitAnimationEnd",myanimationend);    // Chrome, Safari 和 Opera  浏览器兼容问题
			 function myanimationStart()      //动画开始运行时触发,通过addEventListener事件监听到运行函数myanimationStart
			 {
				 this.innerHTML="动画正在运行";
				 x.style.background="pink";         
			 }
			 function myanimationiterration()      //动画再次运行触发,同样也是通过事件监听
			 {
				 this.innerHTML="动画重新运行";
				 x.style.background="greenyellow";
			 }
			 function myanimationend()      //动画运行结束时触发,同样也是通过事件监听事件
			 {   this.innerHTML="动画运行结束";
				 x.style.background="blue";
				 x.style.width=200+"px";
				 x.style.height=200+"px";
				 window.alert("动画运行结束");
			 }
		</script>
	</body>
</html>

效果展示:
在这里插入图片描述

Vue - 实现动态且 “可重复“ 开启与关闭动画,由 JS 点击 / 长按等事件控制开启 “某个元素“ 的 CSS 动画(类似常见的点赞动画效果可以一直重复触发动画)详细示例源代码教程 vueanimation怎么让动画重复开启关闭,vuecss动画如何重复执行多次,vue如何实现点赞动画效果,Vue/nuxt.js实现JS动态重复执行原生Animation动画,vueH5点击按钮运行动画,vue使用animation按钮点击交互动画特效,vue重复开启关闭动画,vue点赞动画,vue.js项目下,css结束动画执行下个动画,vue如何用使得一个已经结束的css3的animation动画重新执行一遍?vue如何让CSS动画重新执行,vue网页实现点击按钮后执行动画,下 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(&#39;DeepLearnToolbox&#39;));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(&#39;state&#39;,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&#39;); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand(&#39;state&#39;,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 = &#39;sigm&#39;;%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, &#39;Too big error&#39;);```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(&#39;state&#39;,0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = &#39;sigm&#39;;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)&#39;)% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;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, &#39;Too big error&#39;);```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x&#39;,28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x&#39;,28,28,10000))/255;train_y = double(train_y&#39;);test_y = double(test_y&#39;);%% 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&#39;ll get around 1.2% errorrand(&#39;state&#39;,0)cnn.layers = { struct(&#39;type&#39;, &#39;i&#39;) %input layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 6, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %sub sampling layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 12, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 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, &#39;Too big error&#39;);```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(&#39;state&#39;,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, &#39;Too big error&#39;);%% ex2 neural net with L2 weight decayrand(&#39;state&#39;,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, &#39;Too big error&#39;);%% ex3 neural net with dropoutrand(&#39;state&#39;,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, &#39;Too big error&#39;);%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;; % 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, &#39;Too big error&#39;);%% ex5 plotting functionalityrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = &#39;softmax&#39;; % 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, &#39;Too big error&#39;);%% 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(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = &#39;softmax&#39;; % 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, &#39;Too big error&#39;);```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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