jQuery选择器

本文深入探讨jQuery选择器与CSS选择器类的相似性和差异,从常规选择器到进阶和高级选择器进行全面解读,同时比较jQuery提供的方法find()、next()、nextAll()、parent和children()的运行速度与高级选择器的不同。

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jQuery选择器与CSS选择器类似(几近相同)

1.常规选择器

依据标签、ID和样式来进行选择

2.进阶选择器

除常规选择器外,还有一些进阶和高级的选择器方便我们更精准的选择元素

3.高级选择器

父子兄弟等继承关系中进行高级选择

后代选择为子、孙、重孙等只要是后代都可以

自选择器,只有选择儿子


jQuery 提供的方法 find()、next()、nextAll()、parent和 children()运行速度要快于使用高级选择器. 因为他们实现的算法有所不同, 高级选择器是通过解析字符串来获取节点对
象,而 jQuery 提供的方法一般都是单个选择器,是可以直接获取的。但这种快慢的差异,对于客户端脚本来说没有太大的实用性, 并且速度的差异还要取决了浏览器和选择的元素内容


内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
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