我的实现方法为:
添加一个隐藏的按钮,绑定在可见重置按钮的click事件,在点击可见重置按钮的时候触发隐藏的按钮,可以在函数体中添加其他的内容。
<input type="button" class="btn_2" value="重置" onclick="goReset();">
<input type="reset" class="btn_2" id="reset" style="display: none;">
/**
* 重置页面
*/
function goReset(){
jConfirm('<s:text name="hdss.qdcz"></s:text>','<s:text name="swfx.swdglts"></s:text>', function(result){
if(result){
$('#reset').trigger("click");
validator.resetForm();
}
else{
return;
}
});
}
网上的方法没有试过:
第一步:
对象的可视范围:request、session、application、page。
Request:在一个请求周期内有效。就是从你点击页面上的一个按钮开始到服务器返回响应页面为止(包括响应页面)。
Session:在一个用户与服务器建立连接的整个过程中有效。
Application:在整个web应用程序内有效。
Page:仅在一个jsp页面内有效。
第二步:
ActionForm在你确定的有效期(可视范围)内是唯一的。
第三步:
在每次为ActionForm赋值前调用它的reset方法。作用是使ActionForm中的值恢复初始状态。在应用中我们可以通过在reset中为变量赋初值的方式,使得页面上的某个对象有显示值。
第四步:
可视范围与赋值前的初始化结合。
由于第二步所述特性,如果可视范围是request,则reset方法并不是很重要,因为你每次调用时都会产生一个新的ActionForm实例,所以你所操作的ActionForm不会与别人分享同时也就不会受别人的影响;如果可视范围是session,由于在session范围内此ActionForm是唯一的,所以你在session范围内需要用到此ActionForm的地方调用的都是同一个ActionForm,要是你没有在reset中对变量赋初值那么前一次调用ActionForm是为它赋的值将在此次调用时有效,这到也没什么。但是,如果恰巧再次调用时你仅仅需要为ActionForm中的一部分变量赋值,那么其余的变量将保持上一次得到的值,这样你就得到了一个“新旧混合体”,我想这多半不是你所期望的;如果可视范围是application,那其影响就更是不难理解了,这时不但是你自己会影响你自己,使用应用的其他用户的操作也会影响到你。
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基于tensorflow2.x卷积神经网络字符型验证码识别 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs 或 ConvNets)是一类深度神经网络,特别擅长处理图像相关的机器学习和深度学习任务。它们的名称来源于网络中使用了一种叫做卷积的数学运算。以下是卷积神经网络的一些关键组件和特性: 卷积层(Convolutional Layer): 卷积层是CNN的核心组件。它们通过一组可学习的滤波器(或称为卷积核、卷积器)在输入图像(或上一层的输出特征图)上滑动来工作。 滤波器和图像之间的卷积操作生成输出特征图,该特征图反映了滤波器所捕捉的局部图像特性(如边缘、角点等)。 通过使用多个滤波器,卷积层可以提取输入图像中的多种特征。 激活函数(Activation Function): 在卷积操作之后,通常会应用一个激活函数(如ReLU、Sigmoid或tanh)来增加网络的非线性。 池化层(Pooling Layer): 池化层通常位于卷积层之后,用于降低特征图的维度(空间尺寸),减少计算量和参数数量,同时保持特征的空间层次结构。 常见的池化操作包括最大池化(Max Pooling)和平均池化(Average Pooling)。 全连接层(Fully Connected Layer): 在CNN的末端,通常会有几层全连接层(也称为密集层或线性层)。这些层中的每个神经元都与前一层的所有神经元连接。 全连接层通常用于对提取的特征进行分类或回归。 训练过程: CNN的训练过程与其他深度学习模型类似,通过反向传播算法和梯度下降(或其变种)来优化网络参数(如滤波器权重和偏置)。 训练数据通常被分为多个批次(mini-batches),并在每个批次上迭代更新网络参数。 应用: CNN在计算机视觉领域有着广泛的应用,包括图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等。 它们也已被扩展到处理其他类型的数据,如文本(通过卷积一维序列)和音频(通过卷积时间序列)。 随着深度学习技术的发展,卷积神经网络的结构和设计也在不断演变,出现了许多新的变体和改进,如残差网络(ResNet)、深度卷积生成对抗网络(DCGAN)等。
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