select options标签IE6兼容解决方案

本文介绍了一段用于修复浏览器中下拉框宽度显示不正确的JavaScript脚本。该脚本通过克隆原始下拉框元素,并使用绝对定位来确保新下拉框正确显示在其位置。同时,它还包含了对焦点失去和更改事件的监听,以便能够回滚到原始下拉框。
    <script type="text/javascript">
        Fix = {"FixWidth":function FixWidth(selectObj) {
            var newSelectObj = document.createElement("select");
            newSelectObj = selectObj.cloneNode(true);
            newSelectObj.selectedIndex = selectObj.selectedIndex;
            newSelectObj.onmouseover = null;


            var e = selectObj;
            var absTop = e.offsetTop;
            var absLeft = e.offsetLeft;
            while (e = e.offsetParent) {
                absTop += e.offsetTop;
                absLeft += e.offsetLeft;
            }
            with (newSelectObj.style) {
                position = "absolute";
                top = absTop + "px";
                left = absLeft + "px";
                width = "auto";
            }
            var rollback = function () { Fix.RollbackWidth(selectObj, newSelectObj); };
            if (window.addEventListener) {
                newSelectObj.addEventListener("blur", rollback, false);
                newSelectObj.addEventListener("change", rollback, false);
            }
            else {
                newSelectObj.attachEvent("onblur", rollback);
                newSelectObj.attachEvent("onchange", rollback);
            }


            selectObj.style.visibility = "hidden";
            document.body.appendChild(newSelectObj);
            newSelectObj.focus();
        },


        "RollbackWidth":function RollbackWidth(selectObj, newSelectObj) {
            selectObj.selectedIndex = newSelectObj.selectedIndex;
            selectObj.style.visibility = "visible";
            document.body.removeChild(newSelectObj);
        }
    }
</script>
内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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