id name class 区别

html中id与Name的区别

一个name可以同时对应多个控件,比如checkbox和radio,而id必须是全文档中唯一的

id的用途
    1、   id就是Client端HTML元素的Identity(标记),主要是在客户端脚本里用。

   2、   label与form控件的关联
如<label for="MyInput">My Input</label>
   <input id="MyInput" type="text">
for属性指定与label关联的元素的id,不可用name替代

   3、脚本中获得对象:
IE支持在脚本中直接以id(而不是name)引用该id标识的对象。例如上面的input,要在脚本中获得输入的内容,可以直接以 MyInput.value来获得。如果用DOM的话,则用document.getElementById("MyInput").value,如果要 用name的话,通常先得到包含控件的form,例如document.forms[0],然后从form再引用name,注意这样得到的是经过计算后将 发送给服务器的值

name的用途

    用途1: 主要是用于获取提交表单的某表单域信息, 作为可与服务器交互数据的HTML元素的服务器端的标示,比如input、select、textarea、框架元素(iframe、frame、 window的名字,用于在其他frame或window指定target ) 和button等,这些元素都与表单(框架元素作用于form的target)提交有关,浏 览器会根据name来设定发送到服务器的request, 在表单的接收页面只接收有name的元素,  所以赋ID的元素通过表单是接收不到值的。 我们可以在服务器端根据其Name通过Request.Params取得元素提交的值。在form里面,如果不指定Name,就不会发送到服务器端 。
    用途2: HTML元素Input type='radio'分组,我们知道radio button控件在同一个分组类,check操作是mutex的,同一时间只能选中一个radio,这个分组就是根据相同的Name属性来实现的。
    用途3: 建立页面中的锚点,我们知道<a href="URL">link</a>是获得一个页面超级链接,如果不用href属性,而改用Name,如:<a name="PageBottom"></a>,我们就获得了一个页面锚点。
    用途4: 作为对象的Identity,如Applet、Object、Embed等元素。比如在Applet对象实例中,我们将使用其Name来引用该对象。
    用途5: 在IMG元素和MAP元素之间关联的时候,如果要定义IMG的热点区域,需要使用其属性usemap,使usemap="#name"(被关联的MAP元素的Name)。
    用途6: 某些特定元素的属性,如attribute,meta和param。例如为Object定义参数<PARAM NAME = "appletParameter" VALUE = "value">或Meta中<META NAME = "Author" CONTENT = "Dave Raggett">。
   
当然HTML元素的Name属性在页面中也可以起那么一点ID的作用,因为在DHTML对象树中,我们可 以使用document.getElementsByName来获取一个包含页面中所有指定Name元素的对象数组。Name属性还有一个问题,当我们动 态创建可包含Name属性的元素时,不能简单的使用赋值element.name = "..."来添加其Name,而必须在创建Element时,使用document.createElement('<element name = "myName"></element>')为元素添加Name属性。这是什么意思啊?看下面的例子就明白了。

< script  language ="JavaScript" >
var  input  =  document.createElement('INPUT');
input.id 
=  'myId';
input.name 
=  'myName';
alert(input.outerHTML);
</ script >

    消息框里显示的结果是:<INPUT id=myId>。

< script  language ="JavaScript" >
var  input  =  document.createElement(' < INPUT name = " myName " > ');
input.id 
=  'myId';
alert(input.outerHTML);
</ script >

    消息框里显示的结果是:<INPUT id=myId name=myName>。

 

 

name与id的其他区别是 :

id要符合标识的要求,比如大小写敏感,最好不要包含下划线(因为不兼容CSS)。而name基本上没有什么要求,甚至可以 用数字。table、tr、td、div、p、span、h1、li等元素一般用id。与表单相关的元素也可以赋ID值,  但为这些元素赋ID值的时候引用这些元素的方法就要变一下了,具体的如下: 

赋name时引用元素的方式:  document.formName.inputName或document.frames("frameName")
赋id时引用元素的方式:  document.all.inputID或document.all.frameID
除去与表单相关的元素,只能赋id不能赋name,这些元素有body、li、a、table、tr、td、th、p、div、span、pre、dl、dt、dd、font、b等等

 

CSS里面关于id、class属性的区别   

 

1、class是设置标签的类,用于指定元素属于何种样式的类。在CSS样式中以小写的“点”及“.”来命名,在html页面里则以class="css5" 来选择调用,命名好的CSS又叫css选择器。
如: .css5{属性:属性值;} 选择器在html调用为“<div class="css5">我是class例子</div>

  .baobao { color: lime; background: #ff80c0 }
  使用方法:class="baobao"


2、id是设置标签的标识。用于定义一个元素的独特的样式。在CSS样式定义的时候 以“#”来开头命名id名称
如一个CSS规则:
   #binbin { font-size: larger }
  使用方法:id="binbin"

id是一个标签,用于区分不同的结构和内容,就象你的名字,如果一个屋子有2个人同名,就会出现混淆;

3、Css里的ID用法与class用法一样,只是把class换成id。
如例子:
    在CSS样式定义ID 

           #css5{height:25px;width: 200px;}

     调用ID :

            <div id="css5">我是ID例子</div>。
class是一个样式,可以套在任何结构和内容上,就象一件衣服;

4、概念上说就是不一样的:id是先找到结构/内容,再给它定义样式;class是先定义好一种样式,再套给多个结构/内容。
一个Class是用来根据用户定义的标准对一个或多个元素进行定义的。打个比较恰当的比方就是剧本:一个Class可以定义剧本中每个人物的故事线,你可以通过CSS,javascript等来使用这个类。因此你可以在一个页面上使用class="Frodo" ,class= "Gandalf", class="Aragorn"来区分不同的故事线。还有一点非常重要的是你可以在一个文档中使用任意次数的Class。
    至于 ID,通常用于定义页面上一个仅出现一次的标记。在对页面排版进行结构化布局时(比如说通常一个页面都是由一个页眉,一个报头< masthead>,一个内容区域和一个页脚等组成),一般使用ID比较理想,因为一个ID在一个文档中只能被使用一次。而这些元素在同一页面中很少会出现大于一次的情况。

归纳成一句话就是:Class可以反复使用而ID在一个页面中仅能被使用一次。有可能在很大部分浏览器中反复使用同一个ID不会出现问题,但在标准上这绝对是错误的使用,而且很可能导致某些浏览器的现实问题。
在实际应用的时候,Class可能对文字的排版等比较有用,而ID则对宏观布局和设计放置各种元素较有用。
<<id具有唯一性,而class是一个类,适用于可多次重复使用的容器>>

 

关于ID和Name的一些注意事项

     当然HTML元素的Name属性在页面中也可以起那么一点ID的作用,因为在DHTML对象树中,我们可以使用document.getElementsByName来获取一个包含页面中所有指定Name元素的对象数组。

     如果页面中有n(n>1)个HTML元素的ID都相同了怎么办?在DHTML对象中怎么引用他们呢?如果我们使用ASPX页面,这样的情况是不容易 发生的,因为aspnet进程在处理aspx页面时根本就不允许有ID非唯一,这是页面会被抛出异常而不能被正常的render。要是不是动态页面,我们 硬要让ID重复那IE怎么搞呢?这个时候我们还是可以继续使用document.getElementById获取对象,只不过我们只能获取ID重复的那 些对象中在HTML Render时第一个出现的对象。而这时重复的ID会在引用时自动变成一个数组,id重复的元素按Render的顺序依次存在于数组中。

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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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