如果Google Jquery CDN崩掉了咋办?

使用Google CDN加载jQuery
本文介绍了两种通过Google CDN加载jQuery的方法。第一种方法是直接在HTML文件中引用jQuery库;第二种方法是使用google.load()函数加载指定版本的jQuery。此外,还提供了如何设置本地备用jQuery以防止CDN失效的解决方案,以及如何始终使用最新版jQuery的方法。

Google Jquery CDN 官网介绍 引入google-jquery-cdn的方法如下:

方式一: 

<script  type="text/javascript"
    src="http://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/1.7.1/jquery.min.js">
</script>

方式二:

<script src="http://www.google.com/jsapi" type="text/javascript"></script>
<script type="text/javascript"><!--
google.load("jquery", "1.7.1");
google.setOnLoadCallback(function() {
// Place init code here instead of $(document).ready()
});
// -->
</script>

如果Google Jquery CDN崩掉了,你可以调用本地的备用jQuery

<script type="text/javascript" src="http://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/1.7.1/jquery.min.js"></script>
<script type="text/javascript">
if (typeof jQuery == 'undefined')
{
  document.write(unescape("%3Cscript src='Scripts/jquery.1.7.1.min.js' type='text/javascript'%3E%3C/script%3E"));
}
</script>

如果你想始终使用最新版的jQuery

google.load("jqueryui", "1");



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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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