JavaScript基础 - 经典案例3 - tab栏选项卡切换

【JavaScript练习二】点击Tab栏不同选项卡切换显示的内容 Tab栏的实现通过HTML编写盒子结构,CSS渲染尺寸外观,Javascript实现动态的切换效果。 阅读详情

通常我们用 js 写 tab 栏切换功能会用到 排他思想,即干掉其他人,留下我自己

但也可以用一个更有效率的方法:找出那个特殊的人,精准干掉他,放过其他无辜的人,然后留下我自己

实现过程:假设需要切换的样式类为 active类,要干掉那个唯一的active类

document.querySelector('.active').classList.remove('active')

之后再去给自己设置 active类 就可以啦!

// this指需要切换的tab元素
this.classList.add('active')

柯南tab栏案例练习:

代码示例:

HTML:

<div class="card">
    <ul class="tab">
        <li class="tab-items active">柯南</li>
        <li class="tab-items">小兰</li>
        <li class="tab-items">小哀</li>
        <li class="tab-items">基德</li>
    </ul>
    <div class="info">
        <div class="main active">
            <p>
                外表看似小孩,其真实身份是高中生侦探——工藤新一。
            </p>
        </div>
        <div class="main">
            <p>
                新一的青梅竹马,一直喜欢着新一,在他突然消失后等待着他的归来。
            </p>
        </div>
        <div class="main">
            <p>
                外表是小孩,但其实是黑衣组织的一员,新一被灌下的毒药(APTX4869)的开发者,代号雪莉。
            </p>
        </div>
        <div class="main">
            <p>
                变装达人。轰动世界的神出鬼没的怪盗。总是会送上预告函,将警察玩弄于股掌之间,被世人称作“怪盗基德”。
            </p>
        </div>
    </div>
</div>

JS:

// 获取元素
let tabs = document.querySelectorAll('.tab .tab-items')
let mains = document.querySelectorAll('.info .main')

// 监听tab栏点击事件
for (let i = 0; i < tabs.length; i++) {
    tabs[i].addEventListener('click', function(){
        // 切换tab栏样式
        // 将原本有active类的那个tab的active类移除掉
        document.querySelector('.tab-items.active').classList.remove('active')

        // 给触发点击事件的tab增加active类
        this.classList.add('active')

        // 切换下方内容区
        // 隐藏原本显示的那个内容区
        document.querySelector('.main.active').classList.remove('active')

        // 显示当前tab对应的内容区
        mains[i].classList.add('active')
    })
}

CSS:

* {
    margin: 0;
    padding: 0;
}

li {
    list-style: none;
}

.card {
    width: 400px;
    margin: 100px auto;
}

.tab {
    display: flex;
    justify-content: space-between;
    align-items: stretch;
    width: 400px;
    height: 50px;
}

.tab .tab-items {
    width: 94px;
    line-height: 50px;
    background-color: rgb(207, 139, 138);
    font-size: 18px;
    text-align: center;
    text-decoration: none;
    cursor: pointer;
}

.tab .tab-items.active {
    background-color: rgb(171, 197, 222);
}

.info {
    height: 250px;
}

.info .main {
    display: none;
    width: 400px;
    height: 250px;
    padding: 15px;
    box-sizing: border-box;
    background-color: rgb(171, 197, 222);
    font-size: 21px;
}

.info .main.active {
    display: block;
}

结束;

html,css,原生js——实现Tab(tab)选项卡切换效果——立刻切换 html,css,js实现简单的Tab(tab)选项卡切换效果 1.Demo展示: onmuseover未触发: onmouseover触发时: 2 . Html布局: &amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;lt;div class=&amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;quot;wrap&amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;quot;&amp;amp;amp;am 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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