点击飞入购物车效果

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<meta charset="utf-8" />

<title>点击飞入购物车效果</title>

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$(document).ready(function(){ 

    $(".run").click(function(){ 

        var menID =  $(this).attr("id");

        var thisTop = $("#img_" + menID).offset().top; //所在位置的高度

        var thisLeft = $("#img_" + menID).offset().left; //所在位置的宽度

         animatenTop(thisTop,thisLeft);

        return false; 

    }); 

}); 

function animatenTop(thisTop,thisLeft) {

    var CopyDiv = '<img src="download.png" id="box" style="top:' + thisTop + 'px;left:' + thisLeft + 'px" />';

    var topLength =  $(".shopMenu li").offset().top; //取得到购物车的宽度

    var leftLength = $(".shopMenu li").offset().left; //取得到购物车的宽度 

    $("body").append(CopyDiv);

    $("body").children("#box").animate({width: "30px",height: "30px","top": topLength, "left": leftLength, "opacity": .1  }, 900, function(){$(this).remove()});

}

</script>

<style type="text/css">

body{

    font-family: "宋体",Arial;

}

ul{

    margin: 0;

    padding: 0;

    list-style:none;

}

.Listbox {

    width:150px;

    border:1px solid #ccc;

    margin-left: 100px;

}

.Listbox li {

    width:150px;

    text-align: center;

}

.shopMenu {

    border:1px solid #ccc;

    width:150px;

    margin-left: 500px;

    text-align: center;

}

.shopMenu{

    margin: 0;

    padding: 0;

    margin:200px 0 0 150px;

}

.shopMenu li{

    text-align: center;

    width: 150px;

    height: 150px;

    line-height: 150px;

}

#box {

    height: 120px;

    width: 126px;

    position: absolute;

}

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</head>

<body>

<ul class="Listbox">

    <li>

        <img src="pic.png" width="100" id="img_1" />

    </li>

    <li><a href="#" class="run" id="1">click me</a></li>

</ul>

<ul class="shopMenu">

    <li>空盒</li>

</ul>

</body>

</html>

转载于:https://www.cnblogs.com/piuba/p/3449564.html

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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