jquery经典分页

本文详细介绍了一个使用jQuery实现的Ajax分页插件的具体应用案例。通过实例代码展示了如何加载和展示分页内容,包括设置回调函数处理页面选择事件、通过Ajax获取数据并更新页面显示等关键步骤。
jQuery Pagination Ajax分页插件中文详解
<script type="text/javascript">

function pageselectCallback(page_id, jq){
alert(page_id);
$('#Searchresult').html("");
$.getJSON("http://localhost:8088/JQuery/data.do",showDataFun);
//$('#Searchresult').text("显示结果 "+((page_id*10)+1)+"-"+((page_id*10)+10));
}
function showDataFun(data){
var datas = data.jobs;
for(var i=0;i<datas.length;i++){
$("#Searchresult").append("<li>"+datas[i].name+"</li>");
}
}
/**
* Callback function for the AJAX content loader.
*/
function initPagination() {
var num_entries = $("#testnumber").val();
alert(num_entries);
// Create pagination element
$("#Pagination").pagination(num_entries, {
first_text:"首页",
prev_text:"上一页",
next_text:"下一页",
last_text:"尾页",
ellipse_text:"...",
num_edge_entries: 2,
num_display_entries: 7,
callback: pageselectCallback,
items_per_page:1
});
}
$(document).ready(function(){
$.getJSON("http://localhost:8088/JQuery/data.do",function(data){
$("#testnumber").val(data.numbers);
showDataFun(data);
});
$("#test").load("#",null,initPagination);
//$("#test").hide();
});
</script>
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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