miniUI input js函数中获取某一个input框的id 并添加required = true

时间: 2024-02-09 14:13:32 浏览: 112
可以通过以下代码获取指定 `id` 的 `input` 元素,并将其 `required` 属性设置为 `true`: ```javascript var inputId = "input1"; // 指定的 input 元素的 id var inputEl = document.getElementById(inputId); // 获取指定 id 的 input 元素 if (inputEl) { inputEl.setAttribute("required", "true"); // 设置 required 属性为 true } ``` 如果你使用了 miniUI 的 `Input` 组件,可以通过以下代码获取指定 `id` 的 `Input` 实例,并将其 `required` 属性设置为 `true`: ```javascript var inputId = "input1"; // 指定的 Input 元素的 id var input = mini.get(inputId); // 获取指定 id 的 Input 实例 if (input) { input.set({required: true}); // 设置 required 属性为 true } ``` 需要注意的是,这里的 `inputId` 必须是对应的 `input` 或 `Input` 组件的 `id` 属性值。
相关问题

miniUI input js函数中添加required = true

可以通过以下代码将 miniUI input 的 required 属性设置为 true: ```javascript var input = new mini.Input(); input.set({required: true}); ``` 或者在 HTML 中设置: ```html <input class="mini-input" required="true" /> ```

代码解析#设置参数 ap=argparse.ArgumentParser()#创建一个解析对象 ap.add_argument("-i","--image",required=True,help="path to input image")#向该对象中添加你要关注的命令行参数和选项 ap.add_argument("-t","--template",required=True,help="path to template OCR-A image") args=vars(ap.parse_args())#进

行参数解析,将解析结果保存在args字典中。 这段代码是用Python中的argparse模块解析命令行参数。首先创建一个ArgumentParser对象ap,然后使用add_argument方法添加需要关注的命令行参数和选项。其中,"-i"和"--image"是命令行中的参数名,required=True表示该参数是必须的,help是该参数的帮助信息。同理,"-t"和"--template"也是命令行参数,需要用户指定模板图片的路径。 最后,使用parse_args方法解析命令行参数,并将结果保存在args字典中。这个字典中包含了用户在命令行中指定的所有参数和选项的值。通过vars函数将解析结果转换为字典形式。
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解析这段代码from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Conv2D, Flatten, MaxPooling2D, Dropout, Activation, BatchNormalization from keras import backend as K from keras import optimizers, regularizers, Model from keras.applications import vgg19, densenet def generate_trashnet_model(input_shape, num_classes): # create model model = Sequential() # add model layers model.add(Conv2D(96, kernel_size=11, strides=4, activation='relu', input_shape=input_shape)) model.add(MaxPooling2D(pool_size=3, strides=2)) model.add(Conv2D(256, kernel_size=5, strides=1, activation='relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=3, strides=2)) model.add(Conv2D(384, kernel_size=3, strides=1, activation='relu')) model.add(Conv2D(384, kernel_size=3, strides=1, activation='relu')) model.add(Conv2D(256, kernel_size=3, strides=1, activation='relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=3, strides=2)) model.add(Flatten()) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(4096)) model.add(Activation(lambda x: K.relu(x, alpha=1e-3))) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(4096)) model.add(Activation(lambda x: K.relu(x, alpha=1e-3))) model.add(Dense(num_classes, activation="softmax")) # compile model using accuracy to measure model performance model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) return model # Generate model using a pretrained architecture substituting the fully connected layer def generate_transfer_model(input_shape, num_classes): # imports the pretrained model and discards the fc layer base_model = densenet.DenseNet121( include_top=False, weights='imagenet', input_tensor=None, input_shape=input_shape, pooling='max') #using max global pooling, no flatten required x = base_model.output #x = Dense(256, activation="relu")(x) x = Dense(256, activation="relu", kernel_regularizer=regularizers.l2(0.01))(x) x = Dropout(0.6)(x) x = BatchNormalization()(x) predictions = Dense(num_classes, activation="softmax")(x) # this is the model we will train model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions) # compile model using accuracy to measure model performance and adam optimizer optimizer = optimizers.Adam(lr=0.001) #optimizer = optimizers.SGD(lr=0.0001, momentum=0.9, nesterov=True) model.compile(optimizer=optimizer, loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) return model

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