jQuery基础归纳总结【1】(jQuery(),文档结构,选择器)

本文详细介绍了jQuery的基础用法及核心API,包括属性操作、样式调整、内容获取与设置等功能,帮助开发者快速掌握jQuery的基本使用技巧。

jQuery基础归纳总结

jQuery函数 jQuery() = $();

1,一般用来传递css选择器,返回匹配元素的元素集合。
        $('#id')   $('class');
2,传递Element,Document,Window对象,将这些对象封装成jQuery对象,并返回

3,传递html文本,将文本创建好的html元素封装成jQuery对象,并返回

4,传递函数,文档加载完毕,DOM可操作的时候,调用该函数.相当于原生js的onload方法

总结:一般情况下,就是引入参数,返回jQuery对象

jQuery中的getter和setter(获取和设定)

简要理解getter/setter:

    1,jq中,同一个方法,既是getter,也能当setter。
    2,作为getter,查询元素的第一个元素,返回值,只能放在链式调用的末尾
    3,作为setter,会给jq元素中设定一个值,然后返回对象,方便链式调用

1,attr() //操作HTML属性;

attr(),操作html属性值。  $('form').attr('action');
removeAttr(),移除html属性

2,css() //操作HTML元素的css样式;

css() $('div').css('font'); //只作用于元素的css样式

3,class属性的操作

addClass()    //往class属性再加一个
    例如:$('div').addClass('class1 class3');
removeClass() //删除
toggleClass() //如果class属性没有,就添加。如果有,就删除
    例如:$('div').toggleClass('class1');
hasClass()    //判断某类的存在
    hasClass()参数只能为一个,所以is()可以有多个参数。

4,val() //设置和获取html表单的值

获取表单中value属性的值
    $('#text').val();
    $('input:radio[name=ship]:checked').val();
    $('#email').val('请输入邮件')//设定初始值

5,text()和html() //获取和设置元素的内容(纯文本)

text()//返回所有的内容
html()//返回指定匹配元素的内容

6,offset() //设定或获取元素的位置

offset()返回一个位置信息,坐标是left和top,对应X,Y坐标。
例如: var div = $('#id');             //获取对象
        var position = div.offset();    //获取当前位置
        position.top += 100;            //该表Y坐标
        elt.offset(position);           //换位置

注意:position()方法,只能获取不能设定位置,并且是相对父类元素的偏移量

7,width()/height()/innerWidth()/innerHeight()/outerWidth()/outHeight()//获取和设定元素的长宽高

他们的不同之处在于实际值,外边距,内边距。比较简单,可按照字面意思理解

8,scrollTop()/scrollleft //获取滚动条的位置信息

一般用在window和document元素。
只能获取,不可以传参。

一般可使用scrollTop()和height()配合,做分页、加载。

9,data() 获取和设定与文档元素相关的数据,还可以将其关联起来 data() / removeData()

修改文档结构

简要理解:
    HTML是一颗节点数,而不是现行序列

1,插入和替换:

append()    //结尾插入            appendTo()
prepend()   //起始处插入          prependTo()
after()     //后面插入           insertAfter()
before()    //前面插入           insertBefore()
repleaceWith()  //替换内容       replaceAll()

$(target).method(content)    $(content).method(target)
$("#id").append('<p>xxx</p>')   $('<p>xxx</p>').appendTo('#id');

2,复制元素

clone()

3,包装元素

wrap()         //包装每一个选中元素
wrapAll()      //将选中元素作为一组来包装
wrapInner()    //包装每一个元素的内容

4,删除元素

empty()       //删除所有选中元素的子节点
remove()      //文档中移除元素
filter()      //过滤删除
detach()      //和remove类似,不会移除时间处理程序
unwrap()      //移除元素,不影响其他节点,是包装元素的反操作,不可接受选择器参数

未完待续…………(选择器,动画函数,Ajax等)

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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