jQuery操作控件

本文详细介绍如何使用jQuery轻松操作网页中的文本框、多选框、单选组、下拉框等常见元素,包括获取值、清空内容、判断状态、设置值等常用操作。

文本框,文本区域:
$("#txt").attr("value")或者$("#txt").val()//获取值
$("#txt").attr("value",'');//清空内容
$("#txt").attr("value",'11');//填充内容

多选框checkbox:
$("#checkbox_id").attr("value")或者$("#checkbox_id").val();//获取值
$("#chk1").attr("checked",'');//不打勾
$("#chk2").attr("checked",true);//打勾
if($("#chk1").attr('checked')) //判断是否已经打勾

单选组radio:
$("input[type=radio][checked]").val();//获取值
$("input[name=tt]").attr("checked",'value2');//设置value='value2'的项目为当前选中项
$("input[name=items]").get(1).checked = true;//第二个元素为当前选中值

下拉框select:
$("select[name=topSearch] option[selected]").val();//获取值
$("select[name=topSearch] option[selected]").text();//获取显示内容
$("#sel").attr("value",'sel3');//设置value='sel3'的项目为当前选中项
$("<option value='1'>1111</option><option value='2'>2222</option>").appendTo("#sel")//添加下拉框的option
$("#sel").empty();//清空下拉框
$('#select_id')[0].selectedIndex = 1;//下拉框的第二个元素为当前选中值

详细出处参考:http://www.jb51.net/article/19031.htm

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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