跟随鼠标移动放大图片

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<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" />
<title>跟随鼠标移动(大图展示)</title>
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#big{position:absolute;width:330px;height:280px;border:2px solid #ddd;left:500px;display:none; }
.img-demo cite { background: #333; -moz-opacity:.50; filter:alpha(opacity=50); opacity:.50; color: #fff; position: absolute; bottom: 0; left: 0; width: 330px; padding: 10px 0; border-top: 1px solid #999; }
</style>
<script type="text/javascript">
window.onload = function ()
{
 var aLi = document.getElementsByName("cc");
 var oBig = document.getElementById("big");
 var i = 0;
 
 for (i = 0; i < aLi.length; i++)
 {
  //鼠标划过, 预加载图片插入容器并显示
  aLi[i].onmouseover = function ()
  {
   oBig.style.display ="block";
  };
  //鼠标移动, 大图容器跟随鼠标移动
  aLi[i].onmousemove = function (event)
  {
   var event = event || window.event;
   var iWidth = document.documentElement.offsetWidth - event.clientX;
   //设置big的top值
   oBig.style.top = event.clientY + 20 + "px";
   //设置big的left值, 如果右侧显示区域不够, 大图将在鼠标左侧显示.
   oBig.style.left = (iWidth < oBig.offsetWidth + 10 ? event.clientX - oBig.offsetWidth - 10 : event.clientX + 10) + "px";
   
  };
  //鼠标离开, 删除大图并隐藏大图容器
  aLi[i].onmouseout = function ()
  {
   oBig.style.display = "none";
  }
 }
};
</script>
</head>
<body>
<div class="img-demo"  id="big">
    <img src="http://js.fgm.cc/learn/lesson5/img/shirt_1.jpg" style="width:100%; height:100%"/>
    <cite>Today is a greet day! 2008-12-16</cite>
</div>
     <img src="http://js.fgm.cc/learn/lesson5/img/shirt_1.jpg" name="cc" />

</body>
</html>
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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