placeholer属性IE6-IE9兼容问题

本文介绍了一种兼容所有浏览器的placeholder属性实现方法,包括IE低版本。通过JavaScript判断浏览器支持情况并提供相应解决方案。

解决方法来自网上搜索:http://www.jb51.net/article/56244.htm,写于此处方便个人引用。

        placeholder属性用于输入框内的灰色提示字体,如“请输入用户名”。

        此属性为html5中新属性,适用于IE10以后版本,FireFox,Chrome等,不适用于IE低版本,如想使用所有浏览器,方法入下:

<input type="text" id="uname" name="uname" placeholder="请输入用户名"/>
.phcolor{ color:#999;}
$(function(){  
    // 判断浏览器是否支持placeholder属性
    supportPlaceholder='placeholder'in document.createElement('input'), 
    placeholder=function(input){ 
        var text = input.attr('placeholder'),
        defaultValue = input.defaultValue;
        if(!defaultValue){
            input.val(text).addClass("phcolor");
        }
        input.focus(function(){ 
            if(input.val() == text){
                $(this).val("");
            }
        });  
        input.blur(function(){ 
            if(input.val() == ""){       
                $(this).val(text).addClass("phcolor");
            }
        }); 
        // 输入的字符不为灰色
        input.keydown(function(){  
            $(this).removeClass("phcolor");
        });
    }; 
    //当浏览器不支持placeholder属性时,调用placeholder函数
    if(!supportPlaceholder){ 
        $('input').each(function(){
            text = $(this).attr("placeholder");
            if($(this).attr("type") == "text"){
                placeholder($(this));
            }
        });
    }
});

 

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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