倒计时,短信发送后倒计时效果js

本文介绍了一种基于JavaScript的验证码倒计时功能实现方法,包括手机号验证、倒计时逻辑及重新发送验证码的流程。通过定时器控制,实现验证码发送后的等待时间,并在等待结束后允许重新发送。
<div class="input-group-addon"><a style="width: 100%;height: 100%" href="javascript:xiaoyueLogin();" id="verbtn" >获取验证码</a></div>


<script> var InterValObj; //timer变量,控制时间 var count = 60; //间隔函数,1秒执行 var curCount; //当前剩余秒数 $(function () { $("#verbtn").click(function () {}) $("#lkchage").click(function () { var mobile=$("#nickname").val(); var ver = $("#reg_verify").val(); if(ver==""){ alert("验证码不能为空"); return; } $.post("/ucenter/member/foundpassword",{mobile:mobile,reg_verify:ver},function (data) { console.log(data); alert(data.msg); location.href="/ucenter/member/login.html"; }) }) }) function xiaoyueLogin() { var mobile=$("#nickname").val(); var reg = /^0?1[3|4|5|8][0-9]\d{8}$/; if(!mobile){ alert('手机号不能为空'); return false; } if (!reg.test(mobile)) { alert('手机号码格式不正确'); return false; } curCount = count; $("#verbtn").removeAttr("href"); $("#verbtn").html("验证码(" + curCount + ")"); InterValObj = window.setInterval(SetRemainTime, 1000); //启动计时器,1秒执行一次 $.get("/Mob/Message/sendsms?action=1&mobile="+mobile,function (data) { alert(data.msg); console.log(data.code); if(data.code == 1){} }) } function SetRemainTime() { if (curCount == 0) { window.clearInterval(InterValObj); //停止计时器 $("#verbtn").attr("href", "javascript:xiaoyueLogin();"); $("#verbtn").html("重新发送验证码"); } else { curCount--; $("#verbtn").html("验证码(" + curCount + ")"); } } </script>

 

转载于:https://www.cnblogs.com/xqschool/p/8622662.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果
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