js操作元素透明度以及浏览器兼容性

CSS透明度动态调整
本文介绍了一种使用JavaScript动态调整HTML元素透明度的方法。通过监听鼠标悬停事件,实现元素透明度从30%平滑过渡到100%,反之亦然。此技术基于CSS的alpha过滤器和opacity属性。
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge,chrome=1">
<title>透明度</title>
<meta name="description" content="">
<meta name="keywords" content="">
<link href="" rel="stylesheet">
<style>
    #div1{width:200px;height:200px;background: red;filter:alpha(opacity:30);opacity: 0.3;}
</style>
<script>
    window.onload=function(){
        var oDiv=document.getElementById('div1');
        oDiv.onmouseover=function(){
            movestar(100);
        }
        oDiv.onmouseout=function(){
            movestar(30);
        }
    }
    var timer=null;
    var alpha=30;
    function movestar(iTarget){
            var oDiv=document.getElementById('div1');
            clearInterval(timer);
            timer=setInterval(function(){
                var speed=0;
                if(alpha<iTarget){
                    speed=10;
                }else{
                    speed=-10;
                }
                if(alpha==iTarget){
                   clearInterval(timer); 
               }else{
                alpha+=speed;
                oDiv.style.filter='alpha(opacity:'+alpha+')';
                oDiv.style.opacity=alpha/100;
               }
            },30)
        }
</script>
</head>
<body>
    <div id="div1"></div>
</body>
</html>

 

转载于:https://www.cnblogs.com/itsmart/p/8047778.html

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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