springboot vue前后端分离 编写一个登陆页面，输入框用户名、密码登陆，使用原生html+css+js编写
时间: 2024-09-15 14:02:32 浏览: 45
html+css+js
Spring Boot和Vue.js常用于前后端分离的项目开发中。在这种架构下，Spring Boot主要用于后端API的开发，而Vue.js则负责前端页面的构建。下面我会提供一个简单的原生HTML、CSS和JavaScript代码示例，用于创建一个基本的登录页面。
首先，我们需要创建一个HTML文件，用于定义页面结构：
```html
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>登录页面</title>
<style>
/* 在这里添加CSS样式 */
body {
font-family: Arial, sans-serif;
}
.login-container {
width: 300px;
margin: 100px auto;
padding: 20px;
border: 1px solid #ccc;
border-radius: 5px;
}
.form-input {
margin-bottom: 10px;
}
.form-input input {
width: 100%;
padding: 10px;
border: 1px solid #ccc;
border-radius: 3px;
}
.form-input input[type="submit"] {
background-color: #007bff;
color: white;
cursor: pointer;
}
.form-input input[type="submit"]:hover {
background-color: #0056b3;
}
</style>
</head>
<body>
<div class="login-container">
<h2>登录</h2>
<form id="loginForm">
<div class="form-input">
<label for="username">用户名:</label>
<input type="text" id="username" name="username" required>
</div>
<div class="form-input">
<label for="password">密码:</label>
<input type="password" id="password" name="password" required>
</div>
<div class="form-input">
<input type="submit" value="登录">
</div>
</form>
</div>
<script>
// 在这里添加JavaScript代码
document.getElementById('loginForm').addEventListener('submit', function(event) {
event.preventDefault();
var username = document.getElementById('username').value;
var password = document.getElementById('password').value;
console.log('用户名:', username, '密码:', password);
// 这里应该有AJAX调用后端API进行登录验证
// ...
});
</script>
</body>
</html>
```
在上面的代码中，我们创建了一个简单的登录表单，包括用户名和密码输入框。我们还添加了一些基本的CSS样式来美化页面，并用JavaScript监听了表单的提交事件。在实际应用中，你需要通过AJAX（例如使用`fetch`或`XMLHttpRequest`）将登录信息发送到后端的Spring Boot服务器进行验证。
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具体到技术层面，Siamese网络由两个相同的子网络构成，这两个子网络共享权重并且并行处理两个不同的输入。在本例中，这两个子网络可能被设计为卷积神经网络（CNN），因为CNN在图像识别任务中表现出色。网络的输入是成对的手写数字图像，输出是一个相似性分数或者距离度量，表明这两个图像是否属于同一类别。
为了训练Siamese网络，需要定义一个损失函数来指导网络学习如何区分相似与不相似的输入对。常见的损失函数包括对比损失（Contrastive Loss）和三元组损失（Triplet Loss）。对比损失函数关注于同一类别的图像对（正样本对）以及不同类别的图像对（负样本对），鼓励网络减小正样本对的距离同时增加负样本对的距离。
在Lua语言环境中，Siamese网络的实现可以通过Lua的深度学习库，如Torch/LuaTorch，来构建。Torch/LuaTorch是一个强大的科学计算框架，它支持GPU加速，广泛应用于机器学习和深度学习领域。通过这个框架，开发者可以使用Lua语言定义模型结构、配置训练过程、执行前向和反向传播算法等。
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1. 数据加载器（data_loader）: 负责加载MNIST数据集并将图像对输入到网络中。
2. 模型定义（model.lua）: 定义Siamese网络的结构，包括两个并行的子网络以及最后的相似性度量层。
3. 训练脚本（train.lua）: 包含模型训练的过程，如前向传播、损失计算、反向传播和参数更新。
4. 测试脚本（test.lua）: 用于评估训练好的模型在验证集或者测试集上的性能。
5. 配置文件（config.lua）: 包含了网络结构和训练过程的超参数设置，如学习率、批量大小等。
Siamese网络在实际应用中可以广泛用于各种需要比较两个输入相似性的场合，例如医学图像分析、安全验证系统等。通过本资源中的示例，开发者可以深入理解Siamese网络的工作原理，并在自己的项目中实现类似的网络结构来解决实际问题。"
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6. 压缩包子文件的文件名称列表：
在实际的项目部署中，可能会用到压缩包子文件（通常是一些JavaScript库的压缩和打包后的文件）。在本例中，"applicationinsights-angularplugin-js-main"很可能是该插件主要的入口文件或者压缩包文件的名称。在开发过程中，开发者需要确保引用了正确的文件，以便将插件的功能正确地集成到项目中。
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