<input type="hidden" name="province_name" id="province_name" value="" class="inp">设置不能为空

时间: 2023-12-05 07:41:54 浏览: 72
根据您提供的信息，我不确定您是在问如何验证输入是否为空，还是如何设置输入框为必填项。以下是两种可能的回答： 1. 如何验证输入是否为空： 在前端，可以使用JavaScript来验证输入是否为空。以下是一个简单的例子： ```javascript function validateForm() { var x = document.forms["myForm"]["myInput"].value; if (x == "") { alert("输入不能为空"); return false; } } ``` 在这个例子中，我们使用了JavaScript的条件语句来检查输入是否为空。如果输入为空，就会弹出一个警告框，并返回false，阻止表单的提交。 2. 如何设置输入框为必填项： 在HTML中，可以使用required属性来将输入框设置为必填项。例如： ```html <form> <label for="myInput">输入:</label> <input type="text" id="myInput" name="myInput" required> <input type="submit" value="提交"> </form> ``` 在这个例子中，我们在输入框的标签中添加了required属性。这将强制要求用户在提交表单之前填写该字段。如果用户尝试提交空字段，浏览器将会弹出一个警告框，提示用户该字段为必填项。
相关问题

<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <title>宏的使用</title> </head> {{% macro inp(type,name,value) %}} <input type="{{type}}" name="" value=""> {{% endmacro %}} <body> <h1>宏的使用</h1> <table> <tr><td>用户名：</td><td><input type="text" value=""></td></tr> <tr><td>密码：</td><td><input type="password" value=""></td></tr> <tr><td><input type="submit" value="登录"></td></tr> </table> <table> <tr><td>用户名：</td><td>{{inp('text','uname','')}}</td></tr> <tr><td>密码：</td><td>{{inp('password','pwd','')}}</td></tr> <tr><td>{{inp('submit','','登录')}}</td></tr> </table> </body> </html>

这是一段 HTML 代码，其中使用了 Jinja2 的模板语言，定义了一个名为“inp”的宏，用于生成输入框。在页面中使用了该宏，传入不同的参数，生成了两个表单，分别是一个普通的表单和一个使用了“inp”宏的表单。其中，“inp”宏的三个参数分别是输入框的类型（type）、输入框的名称（name）和输入框的默认值（value）。

<header> <div class="top-l"> <img src="./images/top-l.jpg" alt=""> </div> <div class="top-inp"> <input type="text" class="chaitem" name="" id="" placeholder="给你推荐 香烟爱上火柴"> </div> <div class="top-r"><img src="./images/top-r.jpg" alt=""></div> </header> 我这段代码如何在input里面的提示文字前面加个放大镜图标

您可以将放大镜图标添加到 input 元素前面的标签中，如下所示： ```html <header> <div class="top-l"> <img src="./images/top-l.jpg" alt=""> </div> <div class="top-inp"> <i class="fa fa-search"></i> <!-- 添加放大镜图标 --> <input type="text" class="chaitem" name="" id="" placeholder="给你推荐 香烟爱上火柴"> </div> <div class="top-r"> <img src="./images/top-r.jpg" alt=""> </div> </header> ``` 在上述代码中，我们使用了 Font Awesome 图标库的放大镜图标，并将其添加到 input 元素的前面。您可以根据您的需要使用其他图标库或者自己制作图标并添加到相应位置。
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7z

js验证输入不能为空

js验证输入不能为空
txt

表单不能为空

表单不为空 包括空格 function trim(str){ 　　 return str.replace(/(^\s*)|(\s*$)/g, ""); 　　 } function check(form){ var myform= document.getElementById("form1"); if(trim(myform.calldevice.value)==""){ alert("用户名不能为空"); myform.calldevice.focus(); return false; } if(trim(myform.phone.value)==""){ alert("用户电话不能为空"); myform.phone.focus(); return false; } return true; }

<style> table { border-collapse: collapse; width: 100%; } td, th { border: 1.5px solid black; padding: 5px; } table img { max-width: 150px; height: auto; } .popup { position: fixed; top: 0; left: 0; width: 100%; height: 100%; background-color: rgba(0, 0, 0, 0.8); display: flex; align-items: center; justify-content: center; } .popup img { max-width: 100%; max-height: 100%; cursor: zoom-out; } .sticky-header { position: sticky; top: 0; background-color: #f5f5f5; /* 可根据需要设置背景色 */ } </style> </head> <body> <button onclick="addRow()">新增一行</button> <button onclick="addColumn()">添加一列</button> <button onclick="deleteRow()">删除行</button> <button onclick="deleteColumn()">删除列</button> <input type="text" oninput="filterTable(0)" placeholder="工艺膜层"> <inp这个代码中我怎么调整列宽‘

要调整表格的列宽，你可以在 <td> <th> 元素中使用 style 属性来设置宽度。在你的代码中，你可以按照以下方式调整列宽： html <td style="width: 150px;" contenteditable="true"><input type="text" on...

<script> window.onload = function(){ document.getElementById("but").onclick = function(){ var msg = document.getElementById("inp").value var newObj = document.createElement("p"); newObj.innerHTML = msg document.getElementById("show").appendChild(newObj); document.getElementById("inp").value = ""; } } </script> </head> <body> 你好，中午去哪里吃饭？ 好久没有去第三食堂了 第三食堂有点贵哦 <input id="inp" type="text"> <button id="but">发送信息</button>这段的代码的位置

这段代码应该放在 HTML 页面的 <head> 标签中。它定义了一个 window.onload 事件，当页面加载完成时，会执行其中的函数。这个函数的作用是监听发送信息按钮的点击事件，当点击按钮时，获取输入框中的值，将其...

解释代码super(MLP, self).__init__() self.input_dim = int(options['input_dim']) self.fc_lay = options['fc_lay'] self.fc_drop = options['fc_drop'] self.fc_use_batchnorm = options['fc_use_batchnorm'] self.fc_use_laynorm = options['fc_use_laynorm'] self.fc_use_laynorm_inp = options['fc_use_laynorm_inp'] self.fc_use_batchnorm_inp = options['fc_use_batchnorm_inp'] self.fc_act = options['fc_act'] self.wx = nn.ModuleList([]) self.bn = nn.ModuleList([]) self.ln = nn.ModuleList([]) self.act = nn.ModuleList([]) self.drop = nn.ModuleList([])

- self.fc_use_batchnorm、self.fc_use_laynorm、self.fc_use_laynorm_inp和self.fc_use_batchnorm_inp分别表示是否使用batch normalization和layer normalization，以及它们是否应该应用在输入层。...

input1 = Input(shape=(look_back, n_inp1)) # CNN -- 时间维度 & 空间维度 temp_inp1 = input1 spat_inp1 = tf.transpose(input1, [0, 2, 1]) temp_cnn1 = Conv1D(filters=32, kernel_size=2, padding='same', activation='relu', kernel_initializer='glorot_uniform')(temp_inp1) spat_cnn1 = Conv1D(filters=32, kernel_size=2, padding='same', activation='relu', kernel_initializer='glorot_uniform')(spat_inp1) spat_cnn1 = tf.transpose(spat_cnn1, [0, 2, 1]) # GRU -- 时间维度 & 空间维度 temp_gru1 = GRU(32, return_sequences=True)(temp_cnn1) temp_gru1 = GRU(32, return_sequences=True)(temp_gru1) spat_gru1 = GRU(32, return_sequences=True)(spat_cnn1) spat_gru1 = GRU(32, return_sequences=True)(spat_gru1) # 时间注意力机制 time_last = tf.transpose(spat_gru1, [0, 2, 1]) att11 = Dense(look_back, activation='tanh')(time_last) att12 = Dense(look_back, activation='softmax', use_bias=False)(att11) time_att = Multiply()([time_last, att12]) out1 = tf.reduce_sum(time_att, axis=-1)该模型各层输出形状

- temp_inp1 和 spat_inp1：形状为 (batch_size, n_inp1, look_back) - temp_cnn1 和 spat_cnn1：形状为 (batch_size, n_inp1, filters) - temp_gru1 和 spat_gru1：形状为 (batch_size, n_inp1, ...

def build_lstm_generator(seq_len,hidden_size,vocab_size,compiler=True): x_inp = Input((seq_len,vocab_size)) x = Dense(hidden_size)(x_inp) #x = InstanceNormalization()(x) for _ in range(8): x = Dense(hidden_size,activation="gelu")(x) #x = Dropout(0.1)(x) x = Bidirectional(GRU(hidden_size // 2,return_sequences=True))(x) x = Bidirectional(GRU(hidden_size // 2,return_sequences=True))(x) #x = InstanceNormalization()(x) x = GRU(hidden_size)(x) o = Dense(vocab_size,activation="linear")(x) model = Model(inputs=x_inp,outputs=o,name="generator") if compiler: adam = LAMB(learning_rate = 1*1e-4) #model.compile(optimizer=adam,loss=loss_function) model.summary() return model

在函数中，首先定义了一个大小为(seq_len,vocab_size)的输入层x_inp，然后通过一层Dense层将输入的特征向量转换为一个形状为(seq_len,hidden_size)的张量，其中hidden_size是LSTM模型的隐藏层大小。接下来，通过八个...

def build_lstm_discriminator(seq_len,hidden_size,vocab_size): x_inp = Input((seq_len,vocab_size)) x = Dense(hidden_size)(x_inp) for _ in range(4): x = Dense(hidden_size,activation="gelu")(x) x = Bidirectional(GRU(hidden_size // 2,return_sequences=True))(x) x = LayerNormalization(epsilon=1e-7)(x) x = Bidirectional(GRU(hidden_size))(x) o = Dense(1,activation="linear")(x) model = Model(inputs=x_inp,outputs=o) adam = Adam(learning_rate = 1e-3) model.compile(optimizer=adam) return model

它的输入参数包括 seq_len（序列长度）、hidden_size（隐藏层的大小）和 vocab_size（词汇表大小）。 具体来说，这个函数定义了一个包含多个双向 GRU 层的 LSTM 判别器模型，其中每个 GRU 层的输出都会传递给...

def build_transpose(self, layer): in_layout = layer.in_layout out_layout = layer.out_layout align_c = 16 if in_layout == 'NC1HWC0' and out_layout == 'NCHW': in_n = layer.in_shape[0] in_c = layer.in_shape[1] in_h = layer.in_shape[2] in_w = layer.in_shape[3] out_c = layer.out_shape[1] out_h = layer.out_shape[2] out_w = layer.out_shape[3] in_shape = (in_c // align_c, in_h, in_w, align_c) org_out_shape = (out_c, out_h, out_w) elif in_layout == 'NCHW' and out_layout == 'NC2HWC1C0': in_n = layer.in_shape[0] in_c = layer.in_shape[1]*layer.in_shape[2] in_h = layer.in_shape[3] in_w = layer.in_shape[4] out_c2 = layer.out_shape[1] out_c1 = layer.in_shape[2] out_h = layer.out_shape[2] out_w = layer.out_shape[3] in_shape = (in_n, in_c, in_h, in_w) org_out_shape = (out_c2, out_h, out_w, out_c1) input = tvm.placeholder(in_shape, name="input", dtype=env.inp_dtype) #topi with self.m_target: res = top.python.nn.conv2d.transpose(input, org_out_shape, in_layout, out_layout, input.dtype) s = top.python.nn.conv2d.schedule_transpose([res]) #build mod = build_module.build(s, [input, res], target=self.m_target, target_host=env.target_host, name="conv2d") return mod这段是什么意思

这段代码是一个函数，它的作用是构建一个转置卷积操作的模块。该函数包含以下步骤： 1. 获取输入和输出的数据布局（in_layout和out_layout）以及对应的形状（in_shape和out_shape）。 2. 根据不同的布局，计算出...

if __name__ == "__main__": # 测试函数 inp = torch.randn((584, 1, 9, 9)) model = CNN() out = model(inp) print(out.shape)

这段代码是一个测试函数，用于测试一个名为CNN的模型在输入数据inp上的输出结果out的形状shape。其中，torch.randn()是用于生成随机数的函数，inp的形状为(584, 1, 9, 9)，表示有584个数据，每个数据有1个通道，每个...

input1 = Input(shape=(look_back, n_inp1)) conv11 = Conv1D(filters=48, kernel_size=2, padding='same', activation='relu', kernel_initializer='glorot_uniform')(input1) pool11 = MaxPool1D(pool_size=2, padding='valid')(conv11) conv12 = Conv1D(filters=48, kernel_size=2, padding='same', activation='relu', kernel_initializer='glorot_uniform')(pool11) pool12 = MaxPool1D(pool_size=2, padding='valid')(conv12) gru11 = GRU(32, return_sequences=True)(pool12) # drop1 = Dropout(0.2)(gru11) gru12 = GRU(32, return_sequences=True)(gru11) time_last = tf.transpose(gru12, [0, 2, 1]) att1 = Dense(look_back, activation='tanh')(time_last) att2 = Dense(look_back, activation='softmax', use_bias=False)(att1) time_att = Multiply()([time_last, att2]) out1 = tf.reduce_sum(time_att, axis=-1)打印模型

input1 = Input(shape=(look_back, n_inp1)) # 卷积层和池化层 conv11 = Conv1D(filters=48, kernel_size=2, padding='same', activation='relu', kernel_initializer='glorot_uniform')(input1) pool11 = MaxPool...

netE.zero_grad() inp_x_fake = {} inp_x_fake['img']=fake_images inp_x_fake['encoded'] = netE(images)

其中，inp_x_fake['img']的值为fake_images，inp_x_fake['encoded']的值为netE(images)。其中，fake_images是生成器生成的假图像，netE(images)是编码器对真实图像images进行编码得到的特征向量。这段...

netG.zero_grad() inp_x_fake = {} inp_x_fake['img']=fake_images inp_x_fake['encoded'] = netE(images)

2. 创建一个字典 inp_x_fake，将 fake_images 赋值给字典键 img，并将 netE(images) 的输出结果赋值给字典键 encoded。这里假设 netE 是另一个神经网络模型，用于对输入的 images 进行编码。通过将编码后的结果传递...

always@(posedge clk or negedge rst_n) begin if(!rst_n) begin cnt_200hz <= 20'd0; clk_200hz <= 1'b0; end else if(cnt_200hz == 20'd249999) begin cnt_200hz <= 20'd0; clk_200hz <= !clk_200hz; end else cnt_200hz <= cnt_200hz+1'b1; end endmodule module debounce2( clk_200hz, rst_n, inp, outp );

这是一个Verilog HDL语言的时钟分频模块的核心逻辑，使用 always 块以时钟信号 clk 为时序基准。其中采用了异步复位逻辑，当异步复位信号 rst_n 为低电平时，计数器清零，200Hz的时钟信号 clk_200hz 置零。当异步...

input2 = Input(shape=(look_back, n_inp2)) conv21 = Conv1D(filters=64, kernel_size=2, padding='same', activation='relu', kernel_initializer='glorot_uniform')(input2) pool21 = MaxPool1D(pool_size=2, padding='valid')(conv21) conv22 = Conv1D(filters=64, kernel_size=2, padding='same', activation='relu', kernel_initializer='glorot_uniform')(pool21) pool22 = MaxPool1D(pool_size=2, padding='valid')(conv22) gru21 = GRU(64, return_sequences=True)(pool22) # drop2 = Dropout(0.2)(gru21) gru22 = GRU(64, return_sequences=True)(gru21)模型各层输出形状

- input2 的形状为 (batch_size, look_back, n_inp2)，其中 look_back 是时间步长，n_inp2 是输入特征的数量。 - conv21 的形状取决于卷积操作的参数设置。假设卷积操作没有改变输入的时间步长和特征数量...
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例如有两个图片上传的 input，都必须上传图片： html 代码如下: 选择文件 1 ：<input type=”file” name=”myfile[]” class=”myfile”> 选择文件 2 ：<input type=”file” name=”myfile[]” class=”myfile”> js 代码如下: if($(“.myfile”).length == 2){     $(“.myfile”).each(function(){     　　if($(this).val() == “”) {         　　alert(“请上传图片！”);         　　
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jquery判断input值不为空的方法

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