web使用JavaScript单击一个按钮读取text1中的字符串,然后保留text中包含在text1中输入的子字符串的行,例如:读取1和2,则保留第一行和第二行

时间: 2023-06-09 21:05:51 浏览: 48
回答: 可以使用以下代码实现: ```javascript var inputStr = document.getElementById("text1").value; //获取text1中的字符串 var targetStrs = inputStr.split(","); //将输入的字符串以逗号分隔,存储为数组 var textArea = document.getElementById("text"); //获取文本框 var lines = textArea.value.split("\n"); //以换行符分隔,将文本框中的内容存储为数组 var result = ""; //存储符合要求的文本行 for (var i = 0; i < lines.length; i++) { for (var j = 0; j < targetStrs.length; j++) { if (lines[i].indexOf(targetStrs[j]) != -1) { //判断该行是否包含输入的子字符串 result += lines[i] + "\n"; //将符合条件的文本行存储到result中 break; //如果已经找到符合条件的文本行,则跳出循环 } } } textArea.value = result; //将符合条件的文本行显示在文本框中 ``` 使用该代码时需要在HTML中添加以下元素: ```html <label for="text1">输入要匹配的字符串(多个使用逗号分隔)</label> <input type="text" id="text1"> <br> <label for="text">文本内容</label> <textarea id="text" rows="10" cols="50"></textarea> <br> <button onclick="filter()">筛选</button> ``` 其中`filter()`为点击按钮后执行的函数名。

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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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