13个AJAX验证框架

前言:

众所周知,验证,最好是在客户端尽量解决,以降低服务端资源开销;在目前AJAX流行的今天,基于AJAX的验证更能够为客户端验证提供丰富的机制和美观的交互效果。本文收集了13个比较通用的AJAX验证框架,与大家分享!

根据上一篇文章56 个AJAX图片展示框架(Galleries, Slideshows and Lightboxes) 中博友的建议,这次通过框架将Validator们分类了:

 ASP.NET AJAX Framework

  1. ValidatorCallout - 是ASP.NET AJAX Control Toolkit中的一员,老瓶装新酒,通过扩展的方式为ASP.NET的验证控件提供漂亮的弹出提示效果。缺点是:目前的版本还不能提供服务端Custom Validator的扩展。

    同时,ValidatorCallout还支持自定义CSS样式,具体可参考官方页面上的“ValidatorCallout Theming” 一节,和这篇文章:http://www.imaginativeuniversal.com/StylingTheValidatorCalloutExtender.aspx

 mooTools Framework

  1. fValidator - 基于 MooTools v1.1 构建,支持一个页面上多个form的验证。并能够兼容几乎所有的浏览器:IE、FF、Opera、Safari
     
  2. FormCheck - 能够验证Text、Radio、CheckBox、TextArea、Select等多种HTML元素,基于MooTools v1.1构建。并能够与YUI完美的结合(官方提供与YUI结合的版本下载)
     

jQuery Framework

  1. jQuery Plugin: Validation - 起初基于 jQuery 1.2.2+,目前已经升级到1.2.6。应用很广泛,能够验证所有的标准HTML Form的Input元素
     
  2. Simple jQuery form validation - 顾名思义,这个基于jQuery的验证框架非常容易实施和扩展,官方链接没有直接提供下载,我们可以在这里找到它: http://www.willjessup.com/sandbox/jquery/form_validator/val.js

Prototype Framework

  1. LiveValidation - LiveValidation有两个版本:prototype版和标准版。Prototype 版与prototype完美结合。LiveValidation 是一个小型的JavaScript开源验证框架,能够实现客户端的快速、简便、强大的验证,并兼容目前主流的浏览器。
     
  2. JSValidate - JSValidate是基于prototype和scriptacolous的Form验证框架,给我们带来非常简单易用的JavaScript表单验证。但目前还处于beta阶段囧... 
     
  3. Field validation with Prototype - 一个基于 prototype 和 scriptacolous 的健全的验证框架。它包含一些内置的验证,我们可以轻易的去扩展自定义的验证机制。
     

Spry Framework

  1. Validation Widget - 这个验证框架由Adobe出品,在 Dreamweaver CS3下非常容易扩展和实现,如果你没有使用Dreamweaver的话,也可以下载它的JavaScript版本。缺点是每个Input元素都要定义自己的JavaScript和CSS
     

No Framework

  1. Clean Form Validation - Clean Form Validation是一个非常简单的JavaScript验证框架
     
  2. Validate.js - Validate.js 能够验证各种各样的数据,它与众不同的特点是可以使用多种方法去验证数据,激活方式由我们来决定
    jQuery
  3. LiveValidation - 没有基于Prototype的标准版与上面介绍的 prototype 版一样强大易用。 
     
  4. iMask - 是一个开源的Masking框架,类似于ASP.NET AJAX Control Toolkit中的Mask Edit,由于是开源的,还支持各种键盘事件,非常不错,也列入其中吧。 
     
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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