jquery选择器

jquery选择器是jquery框架的基础,jquery对事件的处理、DOM操作、css动态控制、ajax通信和动画设计都是在选择器基础上进行的。

这里主要介绍基本选择器:ID选择器、标签选择器、类选择器、通配选择器和组选择器。

选择器说明返回值
#id根据id匹配元素,如有特殊字符用两个反斜杠转义单个元素
element根据指定元素类型名称选择该类所有元素同类型集合元素
.class根据指定类名选择该类所有元素集合元素
*在限定范围内选定所有元素所有元素集合
select1,select2.。。。分别选择选择器组中匹配的每一个元素,然后合并返回集合元素

下面给出例子:

1.id选择

<script type="text/javascript" src="jquery/jquery-3.1.1.js"></script>
	<script type="text/javascript">
	$(function(){
		$("#li1").css("color","red");
	})
	</script>
  </head>
  <body>
   <ul>
   		<li id="li1">列表1</li>
   		<li>列表2</li>
   		<li>列表3</li>
   		<li>列表4</li>
   </ul>
  </body>

2.标签选择器

<script type="text/javascript" src="jquery/jquery-3.1.1.js"></script>
	<script type="text/javascript">
	$(function(){
		$("li").css("color","red");
	})
	</script>
  </head>
  <body>
   <ul>
   		<li id="li1">列表1</li>
   		<li>列表2</li>
   		<li>列表3</li>
   		<li>列表4</li>
   </ul>
  </body>
3.类选择器

<script type="text/javascript" src="jquery/jquery-3.1.1.js"></script>
	<script type="text/javascript">
	$(function(){
		$(".li2").css("color","red");
	})
	</script>
  </head>
  <body>
   <ul>
   		<li id="li1">列表1</li>
   		<li class="li2">列表2</li>
   		<li>列表3</li>
   		<li>列表4</li>
   </ul>
  </body>
4.通配选择器

<script type="text/javascript" src="jquery/jquery-3.1.1.js"></script>
	<script type="text/javascript">
	$(function(){
		$("ul *").css("color","red");
	})
	</script>
  </head>
  <body>
   <ul>
   		<li id="li1">列表1</li>
   		<li class="li2">列表2</li>
   		<li>列表3</li>
   		<li>列表4</li>
   </ul>
  </body>
5组选择器

<script type="text/javascript" src="jquery/jquery-3.1.1.js"></script>
	<script type="text/javascript">
	$(function(){
		$("#li1,.li2").css("color","red");
	})
	</script>
  </head>
  <body>
   <ul>
   		<li id="li1">列表1</li>
   		<li class="li2">列表2</li>
   		<li>列表3</li>
   		<li>列表4</li>
   </ul>
  </body>


简单的五类选择器到此结束了。。

【电动车优化调度】基于模型预测控制(MPC)的凸优化算法的电动车优化调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于模型预测控制(MPC)的凸优化算法在电动车优化调度中的应用,并提供了Matlab代码实现。该方法结合了MPC的滚动优化特性与凸优化的高效求解能力,用于解决电动车充电调度问题,提升电网运行效率与可再生能源消纳能力。文中还提及多个相关研究方向和技术支撑,包括智能优化算法、机器学习、电力系统管理等,展示了其在多领域交叉应用的潜力。配套资源可通过提供的网盘链接获取,涵盖YALMIP工具包及其他完整仿真资源。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论及Matlab编程基础的科研人员和研究生,尤其适合从事电动汽车调度、智能电网优化等相关课题的研究者。; 使用场景及目标:①实现电动车集群在分时电价或电网需求响应机制下的有序充电调度;②结合可再生能源出力与负荷预测,利用MPC进行多时段滚动优化,降低电网峰谷差,提高能源利用效率;③为学术论文复现、课题研究及工程仿真提供可靠的技术路线与代码支持。; 阅读建议:建议读者结合文档中提到的智能优化算法与电力系统背景知识进行系统学习,优先掌握MPC基本原理与凸优化建模方法,并下载配套资源调试代码,以加深对电动车调度模型构建与求解过程的理解。
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