JQuery框架

JQuery框架

概念:

定义:

JQuery是一个便捷的,简洁的JavaScript框架,封装了Js常用的功能代码,提供一种简便的Js设计模式,优化Html文档操作、事件处理、动画设计和Ajax交互。

本质:

JQuery框架,本质上就是一下Js文件,封装了JS的原生代码。

使用步骤:

  1. 下载JQuery文件。
  2. 导入后缀名为main的文件(读后缀名为js的文件,该文件保留了代码格式,容易阅读)。
  3. 使用$获取标签体内容。

JQuery对象与JS对象的区别和相互转换

区别: JQuery对象操作对象时更加方便,且JQuery对象与JS对象不是相互通用的。
转换:
JQuery — > JS :JQ对象[索引] 或 JQ对象。get(索引)
JS — > JQ:$(JS对象)

JQuery基本操作

1.事件绑定

$("#id").click(function(){事件出发后需要执行的代码});

2.入口函数

$(function(){需要执行的代码});

3.样式控制

$("#id").css("属性名","属性值");

JQuery选择器

1.基本选择器

名称语法含义
标签选择器(元素选择器)$(“html标签名”)选择所有匹配标签名称的元素
id选择器$("#id的属性值")选择与指定id属性值匹配的元素
类选择器$(".class的属性值")选择与指定class属性值匹配的元素
并集选择器$(“选择器1,选择器2…”)选择多个选择器中的所有元素

2.层级选择器

名称语法含义
后代选择器$(“A B”)选择A元素内部的所有B元素
子选择器$(“A > B”)选择A元素内部的所有B元素

3.属性选择器

名称语法含义
属性名选择器$(“A[属性名]”)选择指定属性的元素
属性选择器$(“A[属性名=值]”)选择指定属性等于指定值的元素

4.过滤选择器

名称语法含义
首元素选择器first获得选择元素中的第一个元素
尾元素选择器last获得选择元素中的最后一个元素
非元素选择器not(selector)不包括指定内容的元素
偶数选择器even偶数从0开始计数
奇数选择器odd奇数从0开始计数
等于索引选择器eq(index)指定索引元素
大于索引选择器gt(index)大于指定索引元素
小于索引选择器it(index)小于指定索引元素
header获得标题(h1~h6)元素

5.表单过滤选择器

名称语法含义
可用元素选择器enable获得可用元素
不可用元素选择器disable获得不可用元素
选中选择器checked获得单选/复选框选中的元素
选中选择器selected获得下拉框中选中的元素

DOM操作

1.内容操作

html() :获取/设置元素的标签体内容
text():获取/设置元素的标签体的纯文本内容
val():获取/设置元素的value 属性值

2.属性操作

attr():获取/设置元素的属性
removeAttr():删除元素的属性

prop():获取/设置元素的属性
removeProp():删除元素的属性

attr和prop的区别:
操作元素的固有属性,一般使用prop
操作元素自定义属性,一般使用attr

对class属性操作

addclass() : 添加class属性值,不会改变原有样式
removeclass(): 删除class属性值,如果不带参数,则删除所有属性
toggleclass(): 切换class属性 如果元素已有该属性,则删除;如果没有,则添加
class:添加或修改内联样式

3.CRUD操作

名称格式含义
append()对象1.append(对象2)将对象2添加到对象1元素内部,并且在末尾
prepend()对象1.prepend(对象2)将对象2添加到对象1元素内部,并且在开头
appendto()对象1.appendto(对象2)将对象1添加到对象2元素内部,并且在末尾
prependto()对象1.prependto(对象2)将对象1添加到对象2元素内部,并且在开头
after()对象1.after(对象2)将对象2添加到对象1后边,对象1,2是兄弟关系
before()对象1.before(对象2)将对象2添加到对象1前边,对象1,2是兄弟关系
insertAfter()对象1.insertAfter(对象2)将对象2添加到对象1后边,对象1,2是兄弟关系
insertBefore()对象1.insertBefore(对象2)将对象2添加到对象1前边,对象1,2是兄弟关系
remove()对象.remove()将对象删除掉
empty()对象.empty()将对象的后代元素全部清空,但保留当前元素以及其属性节点
内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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