Html+CSS的二级联动

1方式一:

<body>
    <select id="province" onchange="func1(this)" >
    </select>
    <select id="city"></select>
</body>
<script>
    data = {"广东省":["广州","佛山"],"北京":["海淀","廊坊"], "海南省":["三亚","海口"]};
    var pro  = document.getElementById("province");
    var city = document.getElementById("city");

    for (var i in data){
        var option_pro = document.createElement("option");
        option_pro.innerHTML=i;
        pro.appendChild(option_pro);
    }

    function func1(self){
        //console.log((self.options[self.selectedIndex]).innerHTML);
        var choice = (self.options[self.selectedIndex]).innerHTML;

        var options = city.children;
        for (var k=0; k<options.length; k++){
            city.removeChild(options[k--]);
        }

        for (var i in data[choice]){
            var option_city = document.createElement("option");
            option_city.innerHTML = data[choice][i];
            city.appendChild(option_city);
        }
    }
</script>

参考:https://www.cnblogs.com/klvchen/p/10364333.html

方式二:

var china = [ { "p_name": "吉林省", "p_id": "jl", "cities": [ { "c_name": "长春", "c_id": "cc" }, { "c_name": "四平", "c_id": "sp" }, { "c_name": "通化", "c_id": "th" }, { "c_name": "松原", "c_id": "sy" } ] },{ "p_name": "上海市", "p_id": "sh", "cities": [ { "c_name": "闵行区", "c_id": "mh" }, { "c_name": "徐汇区", "c_id": "xh" }, { "c_name": "黄浦区", "c_id": "hp" }, { "c_name": "浦东新区", "c_id": "pd" } ] } ];

<html>
  <head>
    <title>二级联动</title>
    <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=UTF-8"> 
    
  </head>
  <body>
     <select id="province" name="province">
       <option value="none">--请选择省--</option>
       
    </select>
     
      <select id="city" name="city">
          <option value="none">--请选择市--</option>
      </select>
      <!-- 载入省市数据 -->   
      <script type="text/javascript" src="cities.js"></script>
      <script type="text/javascript" >
        //获得省级下拉框对象
        var province = document.getElementById("province");
        //遍历省市数据,并把里面省的数据追加到option选项中
        for (var i=0; i<china.length; i++) {
            var option = document.createElement("option");
            option.value = china[i].p_id;
            option.innerHTML = china[i].p_name;
            province.appendChild(option);
        }
          //省级下拉框发生改变事件
          province.onchange = function() {
            //获取当前点击对象的值
            var proid = this.value;
            var cities;
            //遍历省市数据,把省级下点击的那一个选项的值和省市数据中的
            //省级数据对比,如果相等,取出当前的市的数据
            for (var i=0; i<china.length; i++) {
                if (proid == china[i].p_id) {
                    cities = china[i].cities;
                }
            }
            //获得市级下拉框对象
            var city = document.getElementById("city");
            //每次点击省级后,市级初始化,避免高级重复追加
            city.innerHTML = "<option value='none'>--请选择市--</option>";
            //遍历市级数据,并取出市级数据,追加到市级对象中
            for (var i=0; i<cities.length; i++) {
                var option = document.createElement("option");
                option.innerHTML = cities[i].c_name;
                option.value = cities[i].c_id;
                city.appendChild(option);
            }
          }
      </script>
  </body> 
</html>

https://www.cnblogs.com/loveyous/p/7492674.html

 

js获取select中选择的值

var obj = document.getElementById(”testSelect”); //定位id

var index = obj.selectedIndex; // 选中索引

var text = obj.options[index].text; // 选中文本

var value = obj.options[index].value; // 选中值

 

jQuery中获得选中select值

第一种方式
$('#testSelect option:selected').text();//选中的文本

$('#testSelect option:selected') .val();//选中的值

$("#testSelect ").get(0).selectedIndex;//索引

 

第二种方式
$("#tesetSelect").find("option:selected").text();//选中的文本
…….val();
…….get(0).selectedIndex;

 

//展示函数

var showResult=function(v){

var showLabel=document.getElementById("functioncode");

for(var i=0;i<showLabel.length;i++){

if(showLabel[i].value==v){

showLabel[i].selected="selected";

}

}

};

基于 NSFW Model 色情图片识别鉴黄 后面更新视频检测 项目背景: 随着互联网的快速发展,网络上的信息量呈现出爆炸式的增长。然而,互联网上的内容良莠不齐,其中不乏一些不良信息,如色情、暴力等。这些信息对青少年的健康成长和社会风气产生了不良影响。为了净化网络环境,保护青少年免受不良信息的侵害,我国政府加大了对网络内容的监管力度。在此背景下,本项目应运而生,旨在实现对网络图片和视频的自动识别与过滤,助力构建清朗的网络空间。 项目简介: 本项目基于 NSFW(Not Safe For Work)Model,利用深度学习技术对色情图片进行识别与鉴黄。NSFW Model 是一种基于卷积神经网络(CNN)的图像识别模型,通过学习大量的色情图片和非色情图片,能够准确地判断一张图片是否含有色情内容。本项目在 NSFW Model 的基础上,进一步优化了模型结构,提高了识别的准确率和效率。 项目功能: 色情图片识别:用户上传图片后,系统会自动调用 NSFW Model 对图片进行识别,判断图片是否含有色情内容。如果含有色情内容,系统会给出相应的提示,并阻止图片的传播。 视频检测:针对网络视频,本项目采用帧提取技术,将视频分解为一帧帧图片,然后使用 NSFW Model 对这些图片进行识别。如果检测到含有色情内容的图片,系统会给出相应的提示,并阻止视频的传播。 实时监控:本项目可应用于网络直播、短视频平台等场景,实时监控画面内容,一旦检测到含有色情内容的画面,立即进行屏蔽处理,确保网络环境的纯洁。
### 如何在本地部署 NSFW 模型或服务 要在本地环境中成功部署 NSFW(不适宜工作场合内容)检测模型或服务,以下是详细的说明: #### 准备环境 为了确保能够顺利运行模型和服务,需要安装必要的依赖项。这些工具和库包括但不限于以下几类: - **Python 环境**: 推荐使用 Python 3.7 或更高版本。 - **Transformers 库**: 提供加载预训练模型的功能[^1]。 - **PyTorch/TensorFlow**: 支持深度学习框架的计算需求。 - **Pillow (PIL)**: 处理图像文件并将其转换为适合输入模型的形式。 具体命令如下所示: ```bash pip install transformers torch Pillow ``` #### 加载模型与测试 通过 Hugging Face 的 `transformers` 工具包可以直接访问已有的 NSFW 图片分类模型。例如,可以采用名为 `"Falconsai/nsfw_image_detection"` 的公开模型来完成此任务[^1]。 下面是一个简单的代码片段展示如何加载该模型并对单张图片执行预测操作: ```python from PIL import Image from transformers import pipeline def classify_nsfw(image_path): # 打开指定路径下的图片文件 img = Image.open(image_path) # 初始化 image-classification 流水线对象,并指明使用的特定模型名称 classifier = pipeline("image-classification", model="Falconsai/nsfw_image_detection") # 对传入的图片调用流水线方法得到其类别标签及其置信度分数列表形式的结果 result = classifier(img) return result if __name__ == "__main__": test_img_path = "<your_test_image>" output_results = classify_nsfw(test_img_path) print(output_results) ``` 注意替换 `<your_test_image>` 成实际存在的图片绝对或者相对地址字符串值之前再尝试运行以上脚本。 #### 构建 RESTful API 服务 如果希望进一步扩展功能至 Web 应用程序层面,则可考虑利用 Flask/Django 这样的轻量级 web 开发框架构建起支持 HTTP 请求交互的服务端接口。这里给出基于 FastAPI 实现的一个简单例子作为示范用途: ```python import uvicorn from fastapi import FastAPI, File, UploadFile from PIL import Image from io import BytesIO from typing import List from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class Prediction(BaseModel): label: str score: float @app.post("/predict/", response_model=List[Prediction]) async def predict(file: UploadFile = File(...)): try: contents = await file.read() pil_image = Image.open(BytesIO(contents)) clf_pipeline = pipeline('image-classification', model='Falconsai/nsfw_image_detection') predictions = clf_pipeline(pil_image) formatted_preds = [{"label": pred['label'], "score": round(pred['score'], 4)} for pred in predictions] return formatted_preds except Exception as e: raise ValueError(f"Error processing uploaded file {e}") if __name__ == '__main__': uvicorn.run(app, host='0.0.0.0', port=8000) ``` 启动服务器之后即可向 `/predict/` 路径发送 POST 请求附带上传待分析的目标图片获取返回结果了。 ---
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