开发jQuery插件

本文介绍了两种常见的开发jQuery插件的方法:一是使用$.extend()扩展jQuery的功能;二是通过$.fn为jQuery添加新方法。同时,文章还提供了一个具体的案例,演示如何通过这两种方式实现一个简单的插件。

开发jQuery插件一般有以下两种方式:

1.通过$.extend()来扩展jQuery
2.通过$.fn 向jQuery添加新的方法

1.$.extend()
注意:这种方式无法利用jQuery强大的选择器带来的便利

$.extend({
    sayHello: function(name) {
        console.log('Hello,' + (name ? name : 'Dude') + '!');
    }
})
$.sayHello(); //调用
$.sayHello('Wayou'); //带参调用

2.$.fn

;(function($, window, document,undefined) {
    //定义cssTree的构造函数
    var cssTree = function(ele, opt) {
        this.$element = ele,
        this.defaults = {
            'color': 'red',
            'fontSize': '12px',
            'textDecoration': 'none'
        },
        this.options = $.extend({}, this.defaults, opt)
    }
    //定义cssTree的方法
    cssTree.prototype = {
        cssTreeInit: function() {
            return this.$element.css({
                'color': this.options.color,
                'fontSize': this.options.fontSize,
                'textDecoration': this.options.textDecoration
            });
        }
    }
    //在插件中使用cssTree对象
    $.fn.cssTreeInit = function(options) {
        //创建cssTree的实体
        var csstree = new cssTree(this, options);
        //调用其方法
        return csstree.cssTreeInit();
    }
})(jQuery, window, document);

使用方法:

 $("#box").cssTreeInit({
         "width":'100%',       //宽高不指定的话,宽度默认是父元素的100%,高度自动
         "height":"500px"                       
     });
内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
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