36、使用 jQuery 实现高效开发与插件探索

使用 jQuery 实现高效开发与插件探索

1. jQuery 在 Rails 中的应用

在早期的 Rails 开发中,JavaScript 库的选择并不固定,Rails 会挑选一个合适的库来使用。如今,许多人有了自己的偏好,jQuery 就是替代 Prototype 的热门选择之一。

我们来看一个之前创建的 RJS 文件示例:

# depot_u/app/views/line_items/create.js.rjs
page.select("#notice").each { |notice| notice.hide }
page.replace_html('cart', render(@cart))
page[:cart].visual_effect :blind_down if @cart.total_items == 1
page[:current_item].visual_effect :highlight,
  :startcolor => "#88ff88",
  :endcolor => "#114411"

现在我们要将其替换为 jQuery 实现,首先移除 RJS 文件:

$ rm app/views/line_items/create.js.rjs

然后添加新的 jQuery 实现文件:

// depot_v/app/views/line_items/c
【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改进中。
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