jquery验证表单信息

此博客围绕jQuery表单信息展开,虽未给出具体内容,但推测会涉及利用jQuery对表单信息进行获取、验证、提交等操作,属于前端开发中与表单交互的重要内容。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

<script src="js/jquery-1.9.1.js" type="text/javascript" charset="utf-8"></script>
        <script type="text/javascript">
            /**
             * 1.对于表单的提交,要给form标签绑定onSubmit事件,而不是给submit按钮绑定onClick事件
             * 2.表单项内容不管输入的是字符串、数字、日期,js、jQuery、JSP接收后都是String类型
             * 3.表单的验证和String对象有密切关系  length  charAt(i)  indexOf("@")
             * 4.如果表单项内容为空,不是null,而是空字符串
             * 	判断条件不能写 username == null 
             *  而要写  username==""  或者  username.length ==0			 * 
             * 5.验证出错要return false,验证无错要return true,并且 onsubmit="return checkForm()"
             * 
             * 
             */
            function checkForm(){
                //用户名不能为空
                var username = $("#user").val();
                if(username==""){
                    alert("用户名不能为空");
                    return false;
                }
                // 用户名长度大于6
                if(username.length <=6){
                    alert("用户名长度大于6");
                    return false;
                }
                // 用户名中不能有数字  abc123
                for(var i=0;i<username.length;i++){
                    var ch = username.charAt(i);
                    if(ch >= '0' && ch <= '9'){
                        alert("用户名中不能有数字");
                        return false;
                    }
                }
                //邮箱格式正确 @  .
                var email = $("#email").val();
                if(email.indexOf("@")<0){
                    alert("邮箱中必须有@");
                    return false;
                }
                if(email.indexOf(".")<0){
                    alert("邮箱中必须有.");
                    return false;
                }
                return true;
            }
        </script>
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d37d4dbee12c A:计算机视觉,作为人工智能领域的关键分支,致力于赋予计算机系统 “看懂” 世界的能力,从图像、视频等视觉数据中提取有用信息并据此决策。 其发展历程颇为漫长。早期图像处理技术为其奠基,后续逐步探索三维信息提取,与人工智能结合,又经历数学理论深化、机器学习兴起,直至当下深度学习引领浪潮。如今,图像生成和合成技术不断发展,让计算机视觉更深入人们的日常生活。 计算机视觉综合了图像处理、机器学习、模式识别和深度学习等技术。深度学习兴起后,卷积神经网络成为核心工具,能自动提炼复杂图像特征。它的工作流程,首先是图像获取,用相机等设备捕获视觉信息并数字化;接着进行预处理,通过滤波、去噪等操作提升图像质量;然后进入关键的特征提取和描述环节,提炼图像关键信息;之后利用这些信息训练模型,学习视觉模式和规律;最终用于模式识别、分类、对象检测等实际应用。 在实际应用中,计算机视觉用途极为广泛。在安防领域,能进行人脸识别、目标跟踪,保障公共安全;在自动驾驶领域,帮助车辆识别道路、行人、交通标志,实现安全行驶;在医疗领域,辅助医生分析医学影像,进行疾病诊断;在工业领域,用于产品质量检测、机器人操作引导等。 不过,计算机视觉发展也面临挑战。比如图像生成技术带来深度伪造风险,虚假图像和视频可能误导大众、扰乱秩序。为此,各界积极研究检测技术,以应对这一问题。随着技术持续进步,计算机视觉有望在更多领域发挥更大作用,进一步改变人们的生活和工作方式 。
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