yui3 Node使用对应表

本文深入解析了YUI Node API的核心用法,并通过实际案例展示了如何在网页开发中灵活运用这些API来操作DOM元素,包括选择元素、获取元素属性、修改样式、定位与遍历节点等操作。
2.x YAHOO.util.???3.0
Dom.get('elementId');
Y.one('#elementId');
Dom.getElementsBy(someFilterFunction);
myNode.all('selectorString');
Dom.getElementsByClassName('highlight');
myNode.all('.highlight');
Dom.getChildren(el);
myNode.get('children');
Dom.getChildrenBy(someFilterFunction);
myNode.all('selectorString');
Dom.getFirstChild(parentEl);
myNode.one('*');
Dom.getFirstChildBy(someFilterFunction);
myNode.one('> selectorString');
Dom.getLastChild(el);
Dom.getLastChildBy(someFilterFunction);
myNode.get('children').slice(-1).item(0);
// OR target the node with a selector
myNode.one('> selector:last-of-type');
Dom.getNextSibling(el);
Dom.getNextSiblingBy(someFilterFunction);
Dom.getPreviousSibling(el);
Dom.getPreviousSiblingBy(someFilterFunction);
myNode.next();
myNode.next('selectorString');
myNode.previous();
myNode.previous('selectorString');
Dom.getAncestorBy(someFilterFunction);
Dom.getAncestorByClassName('highlight');
Dom.getAncestorByTagName('pre');
myNode.ancestor(someFilterFunction);
myNode.ancestor('.highlight');
myNode.ancestor('pre');
Dom.isAncestor(ancestorEl, el);
ancestorNode.contains(myNode);
Dom.insertAfter(el, afterEl);
Dom.insertBefore(el, beforeNode);
afterNode.insert(myNode, 'after');
beforeNode.insert(myNode, 'before');
Dom.addClass('highlight');
myNode.addClass('highlight');
Dom.removeClass(el, 'highlight');
myNode.removeClass('highlight');
Dom.replaceClass(el, 'high', 'low');
myNode.replaceClass('high', 'low');
Dom.hasClass(el, 'highlight');
myNode.hasClass('highlight');
Dom.getStyle(el, 'backgroundColor');
myNode.getStyle('backgroundColor');
Dom.setStyle(el, 'borderColor', '#C0FFEE');
myNode.setStyle('borderColor', '#C0FFEE');
Dom.getXY(el);
Dom.getX(el);
Dom.getY(el);
myNode.getXY();
myNode.getX();
myNode.getY();
Dom.setXY(el, [ 500, 300 ]);
Dom.setX(el, 500);
Dom.setY(el, 300);
myNode.setXY([ 500, 300 ]);
myNode.setX(500);
myNode.setY(300);
Dom.inDocument(el);
myNode.inDoc();
Dom.batch(elementArray,
    Dom.addClass, 'highlight');
myNodelist.addClass('highlight');
// OR
myNodelist.each(function (node) {
    node.addClass('highlight')
});
// OR
Y.Array.each(myNodelist, function (node) {
    node.addClass('highlight');
});
Dom.generateId();
Y.guid();
Dom.getViewportHeight();
Dom.getViewportWidth();
myNode.get('winHeight');
myNode.get('winWidth');
Dom.getDocumentHeight();
Dom.getDocumentWidth();
myNode.get('docHeight');
myNode.get('docWidth');
Dom.getClientRegion();
myNode.get('viewportRegion');
Dom.getRegion(el);
myNode.get('region');
Dom.getDocumentScrollLeft();
Dom.getDocumentScrollTop();
myNode.get('docScrollX');
myNode.get('docScrollY');

copy from http://yuilibrary.com/yui/docs/node/#node-migration

之所以贴出来是因为实在是太完善了!对了解yui node的使用有很多的帮助!

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 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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