Web开发基础-JavaScript-13

本文介绍了一个使用JavaScript实现的动态时钟案例。通过设置周期性定时器,页面上的时钟能够实时更新显示当前时间。用户可以点击按钮启动或暂停时钟显示。

JS中周期性定时器的使用练习:

案例思路:


动态时钟的演示案例

<!DOCTYPE html>
<html>
	<head>
		<meta charset="UTF-8">
		<title>动态时钟</title>
		<style type="text/css">
			p {
				border:1px solid red;
				width:200px;
				height:40px;
				text-align:center;
				line-height:40px;
				font-size:20px;
			}
		
		</style>
		<script type="text/javascript">
		
			var id = null;
			function start(){
				//如果id非空则定时器已启动,
				//那么就不必再次启动了。
				if(id){
					return;
				}
				id = setInterval(function(){
					var now = new Date();
					var time = now.toLocaleTimeString();
					var p = document.getElementById("clock");
					p.innerHTML = time;
				},1000);
			}
			
			function stop(){
				clearInterval(id);
				//暂停时定时器已停止,将id清空,
				//下次再点启动就可以继续用id判断了。
				
				id = null;
				
			}
		</script>
	</head>
	<body>
		<input type="button" value="开始"
			onclick="start();">
		<input type="button" value="暂停"
		 	onclick="stop();">
		<p id="clock"></p>
	
	</body>

</html>

最终页面显示效果:点击开始,会动态显示当前时间,点击暂停则停止显示时间。



本研究聚焦于运用人工智能方法,特别是高斯过程回归与随机森林算法,对锂离子电池的健康状态进行预测分析。数据处理作为模型构建的基础环节,其质量直接影响最终预测结果的准确性。在此过程中,我们借助数值计算平台完成数据清洗、转换及特征构建等一系列操作。 数据预处理涵盖缺失值填补、异常点识别以及数据格式统一等步骤。通过调用相应函数,可读取原始数据集,检测并处理缺失信息,常用填补策略包括均值或中位数替代。针对异常值的判别,多采用基于统计分布的阈值方法,相关工具提供了便捷的实现途径。 特征工程旨在从原始变量中提取更具代表性的指标,以增强模型表达能力。对于电池健康预测问题,常涉及电压、电流与温度等监测参数,这些变量往往需经过标准化调整以消除量纲影响。此外,通过构造时序统计特征如滑动窗口均值,能够进一步丰富输入信息。 高斯过程回归作为一种概率型非参数模型,不仅能够输出预测值,还可提供相应的置信区间估计。该算法适用于样本规模有限且具有非线性特征的问题,因此在电池这类复杂系统的状态评估中表现良好。相关函数可用于模型拟合与预测。 随机森林通过集成多棵决策树来提升泛化性能,有效降低过拟合风险。训练过程中,每棵树独立学习数据特征;预测阶段则通过集体决策机制输出最终结果。相应的工具包支持该模型的快速构建与应用。 在数据科学领域,另一类常用编程环境同样提供丰富的数据处理与机器学习资源,包括高效的数据结构库、数值计算模块以及集成了多种算法的建模工具。两种平台可协同工作,例如将前者完成的计算结果导入后者进行深入分析与可视化。 整体而言,电池健康状态预测的典型流程包含数据载入、预处理、特征提取、模型训练、验证测试及最终状态评估等步骤。深入掌握这一完整链条及相关技术工具,不仅有助于优化电池管理系统,也为其他复杂设备的智能运维提供了方法参考。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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