JQuery基础

JQuery快速入门

JQuery帮助我们更方便的选取HTML DOM元素,提供更方便的方法绑定相应的事件

一,使用Jquery

<script type="text/javascript" src="jquery.js"></script>
<script type="text/javascript">
$(document).ready(function(){
  //代码开始
});
</script>


二,语法
1,通过jQuery,您可以通过selector选取HTML元素,并对它们执行操作action。
$(selector).action()

2,对HTML元素的事件监听,并添加监听函数。
$(selector).event(function(){});

三,选择器​​​​​​​

jQuery 元素选择器

jQuery 使用 CSS 选择器来选取 HTML 元素。

$("p") 选取 <p> 元素。

$("p.intro") 选取所有 class="intro" 的 <p> 元素。

$("p#demo") 选取所有 id="demo" 的 <p> 元素。

jQuery 属性选择器

jQuery 使用 XPath 表达式来选择带有给定属性的元素。

$("[href]") 选取所有带有 href 属性的元素。

$("[href='#']") 选取所有带有 href 值等于 "#" 的元素。

$("[href!='#']") 选取所有带有 href 值不等于 "#" 的元素。

$("[href$='.jpg']") 选取所有 href 值以 ".jpg" 结尾的元素。

四,事件

jQuery 是为事件处理特别设计的。

​​​​​​​


五,操作
1,DOM操作
1>基本操作

text() - 设置或返回所选元素的文本内容
html() - 设置或返回所选元素的内容(包括 HTML 标记)
val() - 设置或返回表单字段的值
attr() - 设置或返回所选元素的属性


2>遍历查找
向上遍历

parent() 直接父元素。
parents() 所有祖先元素。
parentsUntil() 返回介于两个给定元素之间的所有祖先元素。

向下遍历

children() 所有直接子元素。
find() 查找指定子元素。

水平遍历

siblings() 所有同胞元素。
next() 下一个同胞元素。
nextAll() 后面所有的同胞元素。
nextUntil() 方法返回介于两个给定参数之间的所有跟随的同胞元素。
prev(), prevAll() 以及 prevUntil() 方法的工作方式与上面的方法类似,只不过方向相反而已

过滤

first() 元素集的首个元素。
last() 元素集的最后一个元素。
eq() 在元素集中按索引查找。
filter() 匹配条件的所有元素。
not() 不匹配条件的所有元素。


3>添加删除
创建元素的三种方式:

var txt1="<p>Text.</p>";               // 以 HTML 创建新元素
var txt2=$("<p></p>").text("Text.");   // 以 jQuery 创建新元素
var txt3=document.createElement("p");  // 以 DOM 创建新元素
txt3.innerHTML="Text.";
append() - 结尾添加子元素
prepend() - 开头添加子元素
after() - 结尾添加元素
before() - 开头添加元素
empty() - 删除自己的子元素
remove() - 删除自己(及子元素)


2,css操作
1>基本操作

css() - 设置或返回样式属性
addClass() - 为元素添加一个css类
removeClass() - 为元素删除一个css类
toggleClass() - 对元素做添加/删除一个css类的切换操作


2>元素大小

width() 设置或返回元素content的宽度。
height() 设置或返回元素content的高度。
innerWidth() 返回元素content+padding的宽度。
innerHeight() 返回元素content+padding的高度。
outerWidth() 返回元素content+padding+border的宽度。
outerHeight() 返回元素content+padding+border的高度。
outerWidth(true) 返回元素content+padding+border+margin的宽度。
outerHeight(true) 返回元素content+padding+border+margin的高度。


3>隐藏显示
a>直接型

$(selector).hide(speed,callback);
$(selector).show(speed,callback);
$(selector).toggle(speed,callback);

b>渐变

$(selector).fadeIn(speed,callback);
$(selector).fadeOut(speed,callback);
$(selector).fadeToggle(speed,callback);
$(selector).fadeTo(speed,opacity,callback);

c>滑动

$(selector).slideDown(speed,callback);
$(selector).slideUp(speed,callback);
$(selector).slideToggle(speed,callback);

4>自定义动画

$(selector).animate({params},speed,callback);


3,异步访问操作
1>load() 
从服务器加载数据,并把返回的数据放入被选元素中。

语法:为$(selector).load(URL,data,callback);
callback函数参数:

responseTxt - 包含调用成功时的结果内容
statusTXT - 包含调用的状态
xhr - 包含 XMLHttpRequest 对象
例子:

$("button").click(function(){
  $("#div1").load("demo_test.txt",function(responseTxt,statusTxt,xhr){
    if(statusTxt=="success")
      alert("外部内容加载成功!");
    if(statusTxt=="error")
      alert("Error: "+xhr.status+": "+xhr.statusText);
  });
});


2>get()
通过 HTTP GET 请求从服务器上请求数据。

语法:$.get(URL,callback);
callback函数参数:

date - 返回数据
status - 状态
例子:

$("button").click(function(){
  $.get("demo_test.asp",function(data,status){
    alert("Data: " + data + "\nStatus: " + status);
  });
});


3>load()
通过 HTTP POST 请求从服务器上请求数据。

语法:$.post(URL,data,callback);
例子:

$("button").click(function(){
  $.post("demo_test_post.asp",
  {
    name:"Donald Duck",
    city:"Duckburg"
  },
  function(data,status){
    alert("Data: " + data + "\nStatus: " + status);
  });
});





 

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础
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