angularjs表单验证 ngMessages简化验证

本文介绍了一个使用AngularJS进行表单验证的例子,包括输入字段的长度限制及必填项检查,并展示了如何通过ng-messages显示错误信息。

index.html

 1 <!doctype html>
 2 <html >
 3 <head>
 4     <meta charset="utf-8">
 5 </head>
 6 <style>
 7     /*input.ng-invalid {
 8         border: 1px solid red;
 9     }
10     input.ng-valid {
11         border: 1px solid green;
12     }*/
13 </style>
14 <script src="js/angular.js"></script>
15 <script src="js/clock.js"></script>
16 <script src="js/angular-messages.js"></script>
17 <script src="js/angular-messages.min.js"></script>
18 <body ng-app="myApp">
19 <form name="form1" novalidate ng-submit="signupForm()" ng-controller="signupController">
20     <label>Your name</label>
21     <input type="text" placeholder="Name" ng-model="name" name="name" ng-minlength="3"
22            ng-maxlength="20" required >
23     <div class="error" ng-messages="form1.name.$error" ><!-- 通过这句话可以引入调用的验证页面,如果想直接写在本页面,直接注销下面注释,同时把此句话注释 -->
24         <div ng-messages-include="test/error.html"></div>
25         <!--<div ng-message="required">请输入用户名</div>
26         <div ng-message="minlength">少于3位</div>
27         <div ng-message="maxlength">多余20位</div>-->
28     </div>
29     <button type="submit">Submit</button>
30 </form>
31 </body>
32 </html>

error.html

1 <div ng-message="required">请输入用户名</div>
2 <div ng-message="minlength">少于3位</div>
3 <div ng-message="maxlength">多余20位</div>

另外在写这个列子的时候,由于我的angularjs中的js文件是分开下载的,导致angularjs的版本和angular-messages.js的版本不一致,一直报错

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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