js一些问题的归纳,记在这里,等有空研究

本文分享了作者在使用JavaScript过程中的经验总结,从简单的验证到复杂的AJAX应用,再到使用Ext及jQuery等库的心得体会。文章将涵盖推荐的代码风格、面向对象实践、跨浏览器兼容性解决方案等内容。
本文尚未写完。。
很多项目里都用到了js,最初是简单的验证,后来是稍微复杂的ajax,再后来用了Ext,jQuery。算算也学了挺多。准备记在这里。不过我还是不喜欢

function Dog(){
//...
}
Dog.prototype.method1 = function(){
//...
}
Dog.method("method1",function)

这样,,,太刻板了。不方便IDE实现“代码折叠”,虽然现在还没有很好的支持js代码折叠的IDE(用过netbeans新版可以format一下js代码,还不错)稍大一点的js源码,看起来东跳西跳,一会就晕了。准备整理的js个人归纳包括:
[b]1推荐的代码样式和namespace[/b]
方便开发者review和管理自己的代码
[b]2面向对象的js简介[/b]

[b]3常见跨浏览器的hack[/b]
因为浏览器的差别,有些东西还需要分开实现,这里按照常见实现的目的来罗列
[b]4他山之石[/b]
转载别人的文章
【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学与科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理与编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建与求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现与学习。此外,文档还列举了大量与电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理与Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路与技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码与工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模与求解的理解。
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