Ext提交验证提示

本文介绍了一个使用 ExtJS 构建的注册窗口示例,该窗口包括用户名、密码等字段,并具备基本的交互验证功能。此外,还提供了一个不可关闭、不可调整大小的模态窗口。

 

Ext.onReady(function() {

    var reg = new Ext.Window({

        applyTo: 'content',

        width: 500,

        height: 300,

        modal: true,

        closable: false,

        resizable: false,

        title: '注册',

        layout: 'border',

        items: [{

            region: 'center',

            xtype: 'form',

            id: 'reg_form',

            labelAlign: 'top',

            bodyStyle: 'padding:10px',

            buttons: [{

                xtype: 'button',

                id: 'register_button',

                text: '注册',

                handler: function() {

                    if (Ext.getCmp('user_name').getValue() == "") {

                        Ext.getCmp('user_name').el.frame("ff0000", 2, { duration: 0.5 });

                    }

                }

                }],

                items: [{

                    xtype: 'textfield',

                    fieldLabel: '用户名',

                    name: 'user_name',

                    id: 'user_name',

                    anchor: '99%'

                }, {

                    xtype: 'textfield',

                    fieldLabel: '密码',

                    inputType: 'password',

                    id: 'password1',

                    name: 'password1',

                    anchor: '99%'

                }, {

                    xtype: 'textfield',

                    fieldLabel: '重复密码',

                    inputType: 'password',

                    id: 'password2',

                    name: 'password2',

                    anchor: '99%'

                }

, {

   xtype: 'textfield',

   fieldLabel: 'Email',

   name: 'user_email',

   anchor: '99%'

}

]

            }, {

                region: 'west',

                width: 200,

                xtype: 'form',

                bodyStyle: 'padding:10px',

                buttons: [{

                    xtype: 'button',

                    text: '登录',

                    handler: function() {

 

                    }

                    }],

                    items: [{

                        border: false,

                        id: 'register_message',

                        html: '注册说明'

                    }]

                    }]

                    });

 

                    reg.show();

                });

 

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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