placeholder兼容

本文介绍了一种在不支持placeholder属性的旧版浏览器中实现占位符效果的方法。通过JavaScript为input元素添加聚焦和失焦事件,实现了占位符文字的显示与隐藏,并设置其颜色。
//兼容placeholder nodes: 需要兼容的元素,placeholder里面字体的颜色
function placeholder(nodes, itemColor) {
/**
* 判断浏览器是否支持placeholder
* !("placeholder" in document.createElement("input") ----浏览器不支持placeholder属性
*/
if (nodes.length && !("placeholder" in document.createElement("input"))) {
for (var i = 0; i < nodes.length; i++) {//遍历需要添加placeholder的元素
var self = nodes[i],
placeholder = self.getAttribute('placeholder') || '';//获取placeholder属性的值
//绑定onfocus事件(焦点事件:清空placeholder的值和颜色)
self.onfocus = function () {
if (self.value == placeholder) {
self.value = '';
self.style.color = '';
}
}
//绑定onblur事件(赋值和添加颜色)
self.onblur = function () {
if (self.value == "") {
self.value = placeholder;
self.style.color = itemColor;
}
}
//没有点击事件时
self.value = placeholder;//赋值
self.style.color = itemColor;//添加颜色
}
}
}
var item = document.getElementsByTagName('input');
placeholder(item, "red");
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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