nicejforms——美化表单不用愁

NiceJForms是一款基于jQuery的插件,能够有效提升表单的美观度。使用该插件只需引入必要的JS文件和CSS样式,设置表单的class,并调用$.NiceJForms.build()方法即可。


nicejforms可以算是jquery的一个插件,可以起到非常好的美化表单的作用

demo: http://www.healdream.com/upload/html/nicejforms/nicejforms_green.html
down: http://www.51files.com/?O4IXTNT9ZO9BIL954XTP

用法:
首先将两个js包含进来,就像这样
复制代码代码如下:

<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Strict//EN" 
"http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-strict.dtd"> 
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> 
<head> 
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html;charset=utf-8" /> 
<title>Page title</title> 

<script type="text/javascript" src="jquery.js"></script> 
<script type="text/javascript" src="nicejforms.js"></script> 
</head> 
<body>

然后加入css
复制代码代码如下:

<style type="text/css" media="screen">@import url("niceforms.css")</style>

接着对form,设定class 
复制代码代码如下:

<form action="vars.php" method="POST" class="niceform">

最后写下如下语句 
<script type="text/javascript"> 
$(document).ready( function() { $.NiceJForms.build(); } ); 
</script>
这样就大功告成了!
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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