Jquery实现动画展示与停止

本文解析jQuery中关于动画连续执行与停止的不同方法,包括基本的stop()、stop(true)、stop(false,true)和stop(true,true),并展示了如何在实际开发中运用这些技巧来控制DOM元素的动画效果。

连续动画的连续与停止

<body>
    <button>开始一连串动画</button>
    <button>stop()</button>
    <button>stop(true)</button>
    <button>stop(false,true)</button>
    <button>stop(true,true)</button>



    <div id="panel">
        <h5 class="head">什么是jQuery?</h5>
        <div class="content">
            jQuery是继Prototype之后又一个优秀的JavaScript库,它是一个由 John Resig 创建于2006年1月的开源项目。jQuery凭借简洁的语法和跨平台的兼容性,极大地简化了JavaScript开发人员遍历HTML文档、操作DOM、处理事件、执行动画和开发Ajax。它独特而又优雅的代码风格改变了JavaScript程序员的设计思路和编写程序的方式。
        </div>
    </div>

</body>

Jquery方法

<script src="../scripts/jquery-1.3.1.js" type="text/javascript"></script>
    <script type="text/javascript">
        //$(selector).stop(stopAll,goToEnd)
        //stopAll 可选。规定是否停止被选元素的所有加入队列的动画
        //goToEnd 可选。规定是否允许完成当前的动画。该参数只能在设置了 stopAll 参数时使用。
        $(function () {
            $("button:eq(0)").click(function () {
                $("#panel")
                  .animate({ height: "150" }, 1000)
                  .animate({ width: "300" }, 1000)
                  .hide(2000)
                  .animate({ height: "show", width: "show", opacity: "show" }, 1000)
                  .animate({ height: "500" }, 1000);
            });
            //停止当前动画,继续下一个动画
            $("button:eq(1)").click(function () {
                $("#panel").stop();
            });
            //清除元素的所有动画
            $("button:eq(2)").click(function () {
                $("#panel").stop(true);
            });
            //让当前动画直接到达末状态 ,继续下一个动画
            $("button:eq(3)").click(function () {
                $("#panel").stop(false, true);
            });
            //清除元素的所有动画,让当前动画直接到达末状态
            $("button:eq(4)").click(function () {
                $("#panel").stop(true, true);
            });
        })
    </script>

大家可以写写会有很大启发

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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