js获取url参数

// 取得Url中的参数
 function GetUrlParms()   
 {
     var args=new Object();  
     var query=location.search.substring(1);//获取查询串  
     var pairs=query.split("&");//在逗号处断开  
     for(var   i=0;i<pairs.length;i++)  
     {  
         var pos=pairs[i].indexOf('=');//查找name=value  
             if(pos==-1)   continue;//如果没有找到就跳过  
             var argname=pairs[i].substring(0,pos);//提取name  
             var value=pairs[i].substring(pos+1);//提取value  
             args[argname]=unescape(value);//存为属性  
     }
     return args;
 }

 

 

用法:

1、你可以把这个放到你的公共js里。

2、在你想用的页面里

   例如你的url是http://www.iteye.com?admin=my&blogs=10&new=0(假的)

你可以在你的js里

 

 var args = new Object();
args = GetUrlParms();
var  admin=args['admin'];

var  blogs=args['blogs']; 

var  new=args['new'];  

 

如果你习惯用好这个方法,把当前页面的一些信息传到下个页面里,而不毕经过后台或者在后台不好获取的情况时会方便很多的。放心url可以传15左右的参数绝对满足你。

这个方法帮我最大的忙就是我在给客户做静态demo是,静态页面间可以传递参数,这样就可判断入口,判断类型,然后相应处理效果,让客户感觉很逼真。

 

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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