js实现简单的轮播图效果

js原生实现简易轮播图效果,原理简单易懂 原生js实现简易的轮播图 用最基础的方式实现想不到的效果,能完成一个轮播图,能让你的兴趣大增。对于初学者来说,学完JavaScript基础知识,就要运用综合知识,实现一些网页的基础效果。如果代码,或者解析哪里有问题的,欢迎大家纠正。 原理 将图片全部重叠在一起,并且给所有的图片设置隐藏,第一张图片设置显示。然后依靠点击事件,显示出相应的图片。这样一个简单的轮播图就完成了。 首先写出静态页面 &l... 阅读详情

现在大多数网站都会在页面做一个轮播效果,看着舒服,同样的内容能展示更多的内容,很方便,我在今天接触到了这个无缝轮播图,在一番调试下总算是简单实现了效果,不多说,上代码
html:

<div class="top" id="top">
                <ul id="imgs">
                    <li><img src="images/banner_1.jpg" alt=""></li>
                    <li><img src="images/banner_2.png" alt=""></li>
                    <li><img src="images/banner_3.png" alt=""></li>
                    <li><img src="images/banner_4.png" alt=""></li>
                    <li><img src="images/banner_5.png" alt=""></li>
                    <li><img src="images/banner_6.png" alt=""></li>
                    <li><img src="images/banner_7.png" alt=""></li>
                </ul>
                <ol id="oo">

                </ol>
                <a href="#" class="l" id="left">&lt;</a>
                <a href="#" class="r" id="right">&gt;</a>
</div>

js:

<script src="common.js"></script>
<script>
    var scrren = my$("top");//相框
    var imgWidth = scrren.offsetWidth;//相框的宽度
    var ulObj = my$("imgs");//ul
    var list = my$("imgs").getElementsByTagName("li");//所有的li的节点
    var olObj = my$("oo");//ol
    var btnL = my$("left");//左右两边按钮的盒子
    var btnR = my$("right");//左右两边按钮的盒子
    var index = 0;

    //1.创建小按钮。 根据小按钮, 切换对应的图片
    for(var i = 0 ; i < list.length; i++){
        var liObj = document.createElement("li");
        olObj.appendChild(liObj);
        liObj.setAttribute("index", i);
        liObj.onmouseover = function () {
            for(var j = 0 ; j < olObj.children.length ; j++){
                olObj.children[j].removeAttribute("class");
            }
            this.className = "current";
            //获取对应的索引
            var picIndex = this.getAttribute("index");
            animateBian(ulObj, -picIndex * imgWidth);
            index = this.getAttribute("index");
        }
    }
    olObj.firstElementChild.className = "current";
    //2.自动播放
    //克隆一个ul的第一个图片, 添加到最后面去
    ulObj.appendChild(ulObj.children[0].cloneNode(true));
    var timer = setInterval(move, 1000);
    index = 0;
    function move() {
        if(index >= list.length-1){
            //直接跳转到第一个图片
            index = 0;
            ulObj.style.left = "0px";
        }
        index++;
        animateBian(ulObj, -index * imgWidth);
        //先干掉所有的li的背景颜色
        for(var j = 0 ; j < olObj.children.length ; j++){
            olObj.children[j].removeAttribute("class");
        }
        //判断小圆点
        if(index == list.length -1){
            olObj.children[0].className = "current";
        }else{
            olObj.children[index].className = "current";
        }
    };
    //3.鼠标移入移出
    my$("top").onmouseover = function () {
        clearInterval(timer);
    }
    my$("top").onmouseout = function () {
        timer = setInterval(move, 1000);
    }
    //4.点击两边按钮
    my$("right").onclick = function (){
        move();
        return false;
    }

    my$("left").onclick = function () {
        if(index == 0){
            index = list.length - 1;
            ulObj.style.left = -index * imgWidth + "px";
        }
        index--;
        animateBian(ulObj, -index * imgWidth);
        //先干掉所有的li的背景颜色
        for(var j = 0 ; j < olObj.children.length ; j++){
            olObj.children[j].removeAttribute("class");
        }
        olObj.children[index].className = "current";
        return false;
    }
</script>

common.js

//变速的动画
function animateBian(element,target) {
    clearInterval(element.timeId);
    element.timeId = setInterval(function () {
        var current = element.offsetLeft;
        var step =(target-current)/10;
        step = step>0?Math.ceil(step):Math.floor(step);
        current += step;
        if (Math.abs(target - current) > Math.abs(step)){
            element.style.left = current + "px";
        } else{
            clearInterval(element.timeId);
            element.style.left = target + "px";
        }
    },50);
}
// 通过id名获取的元素
function my$(id) {
    return document.getElementById(id);
}

//通过标签名获取的元素
function ele$(element) {
    return document.getElementsByTagName(element);
}

这个common.js 是我在学习中不断完善的一个自用的js文件,这里只放了上边代码所用到的。效果这里不做描述,刚开是写完的时候没发现什么问题,在多次实验后发现在鼠标移入原点移到指定图片,鼠标移出图片框之后,轮播还是从之前自动轮播停止的位置开始继续,在我看来这是一个瑕疵(反正我看着不舒服),那怎么办呢?
这个情况是因为鼠标移入到原点,图片是移动了,但是所对应的index值并没有发生变化,还是自动轮播停止时的值,所以就需要我们去给index进行赋值,使它符合当前图片所对应的index,在liObj.onmouseover 中加入一句index = this.getAttribute(“index”); 这里“=”前的index是我们定义的全局变量,而后边方法中的 “index” 是我们对圆点添加的自定义属性,到这里就实现了简单的效果了。
新手总结,如有错误,请各位多提意见!

实现网页中JS左右滚动图片切换效果的步骤 本文还有配套的精品资源,点击获取 简介:网页设计中,图片切换效果对于提升用户体验至关重要。本教程详细介绍了如何使用JavaScript创建左右滚动的图片切换效果。首先,我们会构建基本的HTML结构和CSS样式,然后用JavaScript实现点击或滑动左右箭头浏览图片的功能。代码示例将包括使用jQuery监听用户交互和实现图片切换的逻辑。此外,本教程还将探讨如何添加自动轮播、... 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('DeepLearnToolbox'));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('state',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'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',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 = 'sigm';%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, 'Too big error');```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('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';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)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';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, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% 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'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 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, 'Too big error');```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('state',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, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',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, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',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, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % 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, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % 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, 'Too big error');%% 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('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % 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, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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sharpeha的博客 706

php滑动轮播效果,怎么用简单的js代码实现轮播图滚动效果?

首页的轮播图展示基本是必不可少的。那么对于新手小白来说可能觉得用原声js会有点困难,其实并不需要把图片滚动想的很复杂。其js轮播图实现原理主要可以理解为相同大小的图片并成一列,但只显示其中一张图片,其余的隐藏,通过修改left值来改变显示的图片。轮播图片每隔几秒自动滑动,达到图片轮流播放的效果,从效果来说有滑动式的也有渐入式的,滑动式的轮播图就是图片从左向右滑入的效果,渐入式的轮播图就是图片根据透...

weixin_34406909的博客 295
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