JavaScript(二)--基本验证

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<input name="btnAdd" class="button1" type="button" id="btnAdd"  value="添加" onClick="addUser()">

 

 

 

 

<script src="../script/client_validate.js"></script>

 

 

client_validate.js

 

//是否为空校验
function isEmpty(s) {
    var lll=trim(s);
    if( lll == null || lll.length == 0 )
        return true;
    else
        return false;
}

//删除字符串左边的空格
function ltrim(str) {
    if(str.length==0)
        return(str);
    else {
        var idx=0;
        while(str.charAt(idx).search(//s/)==0)
            idx++;
        return(str.substr(idx));
    }
}

//删除字符串右边的空格
function rtrim(str) {
    if(str.length==0)
        return(str);
    else {
        var idx=str.length-1;
        while(str.charAt(idx).search(//s/)==0)
            idx--;
        return(str.substring(0,idx+1));
    }
}

//删除字符串左右两边的空格
function trim(str) {
    return(rtrim(ltrim(str)));
}

/*日期相比较*/
function compareDate(date1, date2) {
    if (trim(date1) == trim(date2))     
        return 0;
    if (trim(date1) > trim(date2))     
        return 1;
    if (trim(date1) < trim(date2))     
        return -1;
}

//校验是否是Email
function isEmail(eml) {
    if(trim(eml)!='') {
      var re=new RegExp("@[//w]+(//.[//w]+)+$");
      return(re.test(eml));
    }
    else
      return(true);
}

//是否是电话号
function isTel(tel) {
    var charcode;
    for (var i=0; i<tel.length; i++)   
    {
        charcode = tel.charCodeAt(i);
        if (charcode < 48 && charcode != 45 || charcode > 57)   
            return false;
    }
    return true;
}

//校验是否是实数
function isnumber(num) {
    var re=new RegExp("^-?[//d]*//.?[//d]*$");
    if(re.test(num))
        return(!isNaN(parseFloat(num)));
    else
        return(false);
}

//校验是否是整数
function isinteger(num)    {
    var re=new RegExp("^-?[//d]*$");
    if(re.test(num))
        return(!isNaN(parseInt(num)));
    else
        return(false);
}

 

 

 

<script type="text/javascript">

 

    function addUser() {
        var vUseIdElt = document.getElementById("userId");
        //用户代码不能为空
        if(isEmpty(vUseIdElt.value) == true){
          alert("用户代码不能为空!");
          vUseIdElt.focus();
          return;
        }
        //用户代码至少4个字符
        if(trim(vUseIdElt.value).length < 4){
          alert("用户代码不能小于4个字符!");
          vUseIdElt.focus();
          return;
        }
        //用户代码第一个字符是字母
        if(!(trim(vUseIdElt.value).charAt(0) >= "a" && trim(vUseIdElt.value).charAt(0) <= "z")){
          alert("用户代码第一个字符必须是字母!");
          vUseIdElt.focus();
          return;
        }

        //采用正则表达式判断用户代码只能是数字或字母,位数为4-6位
        var re = new RegExp(/^[a-zA-Z0-9]{4,6}$/);
        if (!re.test(trim(vUseIdElt.value))){
          alert("用户代码只能是数字或字母,位数为4-6位");
          vUseIdElt.focus();
          return;
        }
       
        //用户名称不能为空
        if(isEmpty(document.getElementById("userName").value) == true){
          alert("用户名称不能为空!");
          document.getElementById("userName").focus();
          return;
        }
       
        //密码至少6位
        if(document.getElementById("password").value.length < 6){
          alert("密码不能为少于6位!");
          document.getElementById("password").focus();
          return;
        }
       
        //如果联系电话不为空,则都为数字(正则)
        var vContactTelElt = document.getElementById("contactTel");
        if(isEmpty(vContactTelElt.value) == false){
          re.compile(//D/);// /D表示非数字 //把正则表达式编译为内部格式,从而执行得更快。----不明白,暂时理解为改变正则表达式就ok了
          if(re.test(trim(vContactTelElt.value))){
              alert("联系电话格式不正确!");
              vContactTelElt.focus();
              return;
          }
        }
       
        //如果邮箱不为空,则判断格式   
         if(isEmpty(document.getElementById("email").value) == false){
             if(trim(document.getElementById("email").value).search(/@/) < 0){
              alert("邮编格式不正确!");
            }
        }

        //设置form的基本设置
        document.getElementById("userForm").action = "user_add.jsp";
        document.getElementById("userForm").method = "post";
        document.getElementById("userForm").submit();
       
    }

 

 

 

    //初始化获取焦点
    function init(){
      document.getElementById("userId").focus();
    }
   
    //只允许输入字母
    function userIdOnKeyPress(){
      if(!(event.keyCode >= 97 && event.keyCode <=122)){
        event.keyCode = 0;
      }
    }
   
    //覆盖document.onkeydown()方法,用回车(13)代替tab(9)键
    function document.onkeydown(){
      if((event.keyCode == 13) && (event.srcElement.type != "button")){
        event.keyCode = 9;
      }
    }

 

 

</script>

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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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weixin_39610631的博客 155

JavaScript对象模式验证工具——js-schema

JavaScript对象模式验证工具——js-schema 项目基础介绍 js-schema 是一个用 JavaScript 编写的开源项目,它提供了一个简洁直观的 schema 验证器。该项目主要使用 JavaScript 语言开发,旨在帮助开发者定义和验证对象的结构。通过js-schema,开发者可以轻松地声明对象模型,并且能够将其序列化或反序列化为流行的 JSON Schema 格式。 核心...

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js 表单验证基本

验证: 用户名不能为空 用户名长度6-10位 密码不能为空 密码不能少于6位 确认密码需一致 ​ <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>表单验证</title> <style> </style> </head> &...

weize_hh的博客 525
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thomas0yang
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