jquery实现文本框Email自动提示后缀

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最近因为项目需要,需要一个会自动提示Email后缀的文本框,在网络上面找了一些资料,把自己觉得比较好的记录下来,备后面不时之需:直接上代码

首先是页面代码:

<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="utf-8"%>
<%
String path = request.getContextPath();
String basePath = request.getScheme()+"://"+request.getServerName()+":"+request.getServerPort()+path+"/";
%>

<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN">
<html>
  <head>
  <meta   http-equiv= "Pragma"   content= "no-cache" /> 
<meta   http-equiv= "Cache-Control"   content= "no-cache" /> 
<meta   http-equiv= "Expires"   content= "0" /> 
<title>输入Email相关字符自动提示Email地址</title>
<script src="js/jquery-1.7.2.min.js" language="javascript" type="text/javascript"></script>
<script src="js/email.js" language="javascript" type="text/javascript"></script>
<style type="text/css">
body
{
    margin:0px;
    padding:0px;
    font-family:Arial;
    font-size:12px;
    padding:10px;
}
#myemail, .newemail, .newemailtitle{    
    cursor:default;
    line-height:18px;
}
</style>
<script type="text/javascript">
	function tt(){
		$("#rr").show();
	}
	 
</script>
</head>
<body>
<form action="index.jsp" method="post">
<div style="display: block" id="rr">
Email 在输入框中输入内容等等可以看到效果:(autocomplete="off"是阻止浏览器记录历史)
<input id="me" name="email" type="text" value="" placeholder="输入邮箱/昵称"style="width:150px; height:18px; line-height:18px; border:1px solid #999;"  autocomplete="off">
<input type="hidden" value="">
<input type="submit" value="submit" onclick="">
</div>
</form>
<input type="button" value="click" onclick="tt();">
</body>
</html>

再来js代码:

var nowid;
var totalid;
var can1press = false;
var emailafter;
var emailbefor;
$(document).ready(function(){   
    $("#me").focus(function(){ //文本框获得焦点,插入Email提示层
        $("#myemail").remove();
    $(this).after("<div id='myemail' style='width:170px; height:auto; background:#fff; color:#6B6B6B; position:absolute; left:"+$(this).get(0).offsetLeft+"px; top:"+($(this).get(0).offsetTop+$(this).height()+2)+"px; border:1px solid #ccc;z-index:5px; '></div>");
        if($("#myemail").html()){
             $("#myemail").css("display","block");
    $(".newemail").css("width",$("#myemail").width());
        can1press = true;
        } else {
             $("#myemail").css("display","none");
        can1press = false;
        }       
    }).keyup(function(){ //文本框输入文字时,显示Email提示层和常用Email
        var press = $("#me").val();
        if (press!="" || press!=null){
        var emailtxt = "";          
        var emailvar = new Array("@163.com","@126.com","@yahoo.com","@qq.com","@sina.com","@gmail.com","@hotmail.com","@foxmail.com");
        totalid = emailvar.length;
            var emailmy = "<div class='newemail' style='width:170px; color:#6B6B6B; overflow:hidden;'><font color='#D33022'>" + press + "</font></div>";
            if(!(isEmail(press))){
                for(var i=0; i<emailvar.length; i++) {
                    emailtxt = emailtxt + "<div class='newemail' style='width:170px; color:#6B6B6B; overflow:hidden;'><font color='#D33022'>" + press + "</font>" + emailvar[i] + "</div>"
                }
            } else {
                emailbefor = press.split("@")[0];
                emailafter = "@" + press.split("@")[1];
                for(var i=0; i<emailvar.length; i++) {
                     var theemail = emailvar[i];
                     if(theemail.indexOf(emailafter) == 0)
                     {
                         emailtxt = emailtxt + "<div class='newemail' style='width:170px; color:#6B6B6B; overflow:hidden;'><font color='#D33022'>" + emailbefor + "</font>" + emailvar[i] + "</div>"
                     }
                }
            }
            $("#myemail").html(emailmy+emailtxt);
            if($("#myemail").html()){
                 $("#myemail").css("display","block");
                 $(".newemail").css("width",$("#myemail").width());
                 can1press = true;
            } else {
                 $("#myemail").css("display","none");
                 can1press = false;
            }
            beforepress = press;
        }
        if (press=="" || press==null){
            $("#myemail").html("");     
             $("#myemail").css("display","none");    
        }               
    })
    $(document).click(function(){ //文本框失焦时删除层
        if(can1press){
            $("#myemail").remove();
            can1press = false;  
            if($("#me").focus()){
                can1press = false;
            }
        }
    })
    $(".newemail").live("mouseover",function(){ //鼠标经过提示Email时,高亮该条Email
        $(".newemail").css("background","#FFF");
        $(this).css("background","#CACACA");        
        $(this).focus();
        nowid = $(this).index();
    }).live("click",function(){ //鼠标点击Email时,文本框内容替换成该条Email,并删除提示层
        var newhtml = $(this).html();
        newhtml = newhtml.replace(/<.*?>/g,"");
        $("#me").val(newhtml); 
        $("#myemail").remove();
    })
    $(document).bind("keydown",function(e)  
    {     
        if(can1press){
            switch(e.which)     
            {     
                case 38:
                if (nowid > 0){      
                    $(".newemail").css("background","#FFF");
                    $(".newemail").eq(nowid).prev().css("background","#CACACA").focus();
                    nowid = nowid-1;        
                }else if(!nowid){
                    nowid = 0;
                    $(".newemail").css("background","#FFF");
                    $(".newemail").eq(nowid).css("background","#CACACA");       
                    $(".newemail").eq(nowid).focus();               
                }
                break;       
         
                case 40:
                if (nowid < totalid){                
                    $(".newemail").css("background","#FFF");
                    $(".newemail").eq(nowid).next().css("background","#CACACA").focus();    
                    nowid = nowid+1;            
                }
                if(!nowid){
                    nowid = 0;
                    $(".newemail").css("background","#FFF");
                    $(".newemail").eq(nowid).css("background","#CACACA");       
                    $(".newemail").eq(nowid).focus();               
                }
                break;  
         
                case 13:
                var newhtml = $(".newemail").eq(nowid).html();
                newhtml = newhtml.replace(/<.*?>/g,"");
                $("#me").val(newhtml); 
                $("#myemail").remove();
            }
        }   
    })
}) 
//检查email邮箱
function isEmail(str){
    if(str.indexOf("@") > 0)     
    {     
        return true;
    } else {
        return false;
    }
}

再来运行后的结果:



ok!完成,不过这个还是有些问题的,比如按上下键选择时,选中行的颜色显示有问题,鼠标选择的时候不会有问题,我这主要用在手机端,主要是触点选择,所以可以避免上下键选择时的问题。复制到本地后有兴趣的可以自己修改其中的bug


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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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sunjava1
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