如下
<!DOCTYPE html> <html> <head> <title>Button在Form中具有submit的特性</title> <meta charset="utf-8"> </head> <body> <form onsubmit="alert(3)"> <input name="uname"/> <button onclick="alert(1)">BUTTON</button> </form> </body> </html>
光变置入输入域，敲回车键。非IE6、7中会依次弹出 1， 3。说明依次触发了button的click事件，且自动将form提交了。
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数据集介绍：野生动物目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称：野生动物目标检测数据集 图片数量： - 训练集：4,181张图片 - 验证集：1,212张图片 - 测试集：610张图片 总计：6,003张航拍及自然场景图片 分类类别： 涵盖23类野生动物，包括： - 濒危物种（北极熊、犀牛、熊猫） - 大型哺乳动物（大象、河马、长颈鹿） - 猛禽类（鹰、鹦鹉、企鹅） - 食肉动物（狮子、猎豹、美洲豹） - 草食动物（斑马、鹿、山羊） 标注格式： YOLO格式标注，包含边界框坐标与类别标签，适配主流目标检测框架。 数据特性： 航拍视角与地面视角相结合，包含动物群体活动和个体行为场景。 二、适用场景 生态保护监测系统： 构建野生动物种群识别系统，支持自然保护区自动监测动物迁徙和栖息地活动。 智能林业管理： 集成至森林巡护无人机系统，实时检测濒危物种并预警盗猎行为。 动物行为研究： 为科研机构提供标注数据支撑，辅助研究动物种群分布与行为特征。 自然纪录片制作： AI预处理工具开发，快速定位视频素材中的特定物种片段。 教育科普应用： 用于野生动物识别教育软件，支持互动式物种学习功能开发。 三、数据集优势 物种覆盖全面： 包含非洲草原系、极地系、森林系等23类特色动物，特别涵盖10种IUCN红色名录物种。 多场景适配： 整合航拍与地面视角数据，支持开发不同观测高度的检测模型。 标注质量可靠： 经动物学专家校验，确保复杂场景（群体/遮挡）下的标注准确性。 模型兼容性强： 原生YOLO格式可直接应用于YOLOv5/v7/v8等系列模型训练。 生态研究价值： 特别包含熊科动物（棕熊/北极熊/熊猫）细分类别，支持濒危物种保护研究。
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