jquery的初次学习

jquery的初次学习

学习目的:jquery用法,入口函数,css,html,选择器,索引值下标,控制类名,例子
jquery只要就是学方法的使用 function_name()执行

原生js->javascript

封装好了各种js函数的库 jquery,vue 写代码实现功能时直接调用就OK,底层都是JavaScript,总的来说,就是写的少做的多效果好支持链式编程

jquery函数库就是一个外链的js文件,几百kb,9000多行,写html的时候外链引入

国内开发用jquery 1 版本,因为2,3不兼容低版本浏览器,带mini的名称吧呢本是压缩过的jq,不换行,大概90kb,相比原生200多kb,节省空间

1.用法

第一步先引包

<script src="jQuert/jquery-1.12.4.mini.js"></script>

<script>
//自己的jq
//入口函数$()
$(document).ready(function(){
	alert(1)
})//当网页文档准备好之后要执行...命令;同时也是jq事件的语法
</script>

第二步jq入口函数:$()还做了封闭函数的功能
$(目标) 是jq的选择函数:查找功能相当于js的document.getElementById(’’)
jq的语法:目标.事件属性(匿名函数)还有一个化简的写法
$(function(){alert(2)})

2.jq和原生js的对比

按钮控制div隐藏demo

js:

window.onload = function(){
	var oButton = document.getElementById('btn')
	var oBox  = document.getElementById('box')
	oButton.onclick = function(){
		oBox.style.display = 'none'
	}
}

jq:

$(function(){
	$('#btn').click(function(){
		$('div').hide(500)//隐藏动画效果
		$('div').show(500)//显示动画效果
		$('div').toggle(500)//集合隐藏显示,如果隐藏点一下就显示,如果显示点一下就隐藏
	})
})

jq中选择器分为两大类:和css一样的选择器(标签,类.,id#,层 ,集合’,’, ),第二种就是自己新增的选择器

jq中的事件和js差不多一样,去掉on就行

3.jq控制html和css

html() 如果写参数表示修改,不写参数表示访问

$(function(){
	//内容 html() 如果写参数表示修改,不写参数表示访问
	$('div').html('<p>aaaa</p>')
})

控制css css() 有两种方法,单属性操作和多属性操作

1.单属性:可控制可访问,控制一个是key第二个是value,如果只写一个参数就是访问 css(key,value);

$('div').css('color','red')
alert($('div').css('color'))

2.多属性,一次控制多个css键值对,用字典的形式css({key:value,key:value}) css的多属性只能修改不能访问

$('div').css({'color':'red','font-size':'60px'})

4.jquery选择器

一类同css选择器一样,另一类在下面:

$('li[id=box]').css(key,value)属性=值
$('li').not('.box').css(key,value) .not()排除
$('li:first').css(key,value) 第一个
$('li:last').css(key,value) 最后一个
:eq(下标) .eq() 选中下标等于某个数字的标签 equal等于
.prev()前一个
.prevAll()前面所有
.next() 后边一个
.nextall() 后边所有
上边这些叫做选择集转移,不查找本身这个

.has() 是父集执行命令
.find() 是找到的对象,子集执行命令

总的来说就是 $().匹配规则

如果不知道选择的哪个,可以用console.log()打印一下

.siblings()兄弟选择器 排他思想

this表示目前操作的标签 支持链式编程,就是·车头·只写一次

$(this).css(key,value).siblings.css(key,value)
//链式编程,链式调用,用火车比喻?

this相当于原生js getElementById获取的对象,$(this)相当于jq选择器封装的对象,有更多的操作方法

怎么实现链式编程?:

因为jq的css方法会返回this,所以可以继续使用

function css(){
	xxx
	
	return this//把this返回了,所以之后可以继续调用
}

.parent() 父集选择器

//广告隐藏
$(function(){
	$('span').click(function(){
		$(this).parent().hide(500)
	})
})

.children()子集选择器

清除动画排队机制,在形成动画函数之前加stop()

//二级菜单的显示,隐藏
$('.nav li').mouseover(function(){
	$(this).children('ul').stop().show()
})

$('.nav li').mouseout(function(){
	$(this).children('ul').stop().hide()
})

5.index方法获取元素的下标

$(function(){
	$('li').click(function(){
		alert($(this).index())
	})
})

6.添加删除类addClass(),removeClass(),toggleClass()

删除是删除类的值,因为标签可以同时有多个类名,removecalss如果不写参数是所有的类名都删除
toggle切换类

$(function(){
	$('button').click(function(){
		$('div').addClass('class_name1 class_name2 class_name3')//添加类名
		$('div').addclass('class_name1 class_name2')//删除类名
		$('div').toggleClass('class_name1 class_name2')//切换类名
		
	})
})

小demo tab选项卡

内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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