前端学习之旅----Javascript【轮播图】

图片请自行替换,此轮播图方法直接,不知道有没有哪位兄台英雄所见略同的。不过对于格式问题实在无力吐槽了。。。。废话不多话,上代码!!!

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
	<title>banner</title>
	<style>
	*{
		margin: 0;
		padding: 0;
	}
	div{
		position: absolute;
	    top: 0;
	    bottom: 0;
	    left: 0;
	    right: 0;
	    margin: auto;
	    height: 400px;
	    width: 70%;
	}
	#food{
		width: 100%;
		height: 100%;
	}
	#left{
		position:absolute;
		top: 48%;
		opacity: 0.5;
	}	
	#right{
		position: absolute;
		top: 48%;
		left: 90%;
		opacity: 0.5;
	}
	</style>
</head>
<body style="background: lightgray">
<!-- 轮播开始 -->
<div>
	<img id="food" src="img/1.jpg">
	<img id="left" src="img/left.jpg">
	<img id="right" src="img/right.jpg">
</div>
<!-- 轮播结束 -->
</body>
<script>
	var F = document.getElementById('food')
	var L = document.getElementById('left')
	var R = document.getElementById('right')
	var i = 1;

	function Banner(){
		if(i==5)
		{
			i = 1;
		}
		else
		{
			i++;
		}
		F.setAttribute('src', 'img/'+i+'.jpg');
	}

	R.onclick = Banner;/*事件调用函数时不要加括号*/

	L.onclick = function(){
		if(i==1)
		{
			i = 5;
		}
		else
		{
			i--;
		}
		F.setAttribute('src', 'img/'+i+'.jpg');
	}
	/*页面加载时调用*/
	window.onload=function()
	{
		setInterval("Banner()",6000);//每6秒轮播一次
	}
</script>
</html>

后期可以加上一些动画之类的!

内容概要:本文档是一份关于交换路由配置的学习笔记,系统地介绍了网络设备的远程管理、交换机与路由器的核心配置技术。内容涵盖Telnet、SSH、Console三种远程控制方式的配置方法;详细讲解了VLAN划分原理及Access、Trunk、Hybrid端口的工作机制,以及端口镜像、端口汇聚、端口隔离等交换技术;深入解析了STP、MSTP、RSTP生成树协议的作用与配置步骤;在路由部分,涵盖了IP地址配置、DHCP服务部署(接口池与全局池)、NAT转换(静态与动态)、静态路由、RIP与OSPF动态路由协议的配置,并介绍了策略路由和ACL访问控制列表的应用;最后简要说明了华为防火墙的安全区域划分与基本安全策略配置。; 适合人群:具备一定网络基础知识,从事网络工程、运维或相关技术岗位1-3年的技术人员,以及准备参加HCIA/CCNA等认证考试的学习者。; 使用场景及目标:①掌握企业网络中常见的交换与路由配置技能,提升实际操作能力;②理解VLAN、STP、OSPF、NAT、ACL等核心技术原理并能独立完成中小型网络搭建与调试;③通过命令示例熟悉华为设备CLI配置逻辑,为项目实施和故障排查提供参考。; 阅读建议:此笔记以实用配置为主,建议结合模拟器(如eNSP或Packet Tracer)动手实践每一条命令,对照拓扑理解数据流向,重点关注VLAN间通信、路由选择机制、安全策略控制等关键环节,并注意不同设备型号间的命令差异。
多旋翼无人机组合导航系统-多源信息融合算法(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕多旋翼无人机组合导航系统,重点介绍了基于多源信息融合算法的设计与实现,利用Matlab进行代码开发。文中采用扩展卡尔曼滤波(EKF)作为核心融合算法,整合GPS、IMU(惯性测量单元)、里程计和电子罗盘等多种传感器数据,提升无人机在复杂环境下的定位精度与稳定性。特别是在GPS信号弱或丢失的情况下,通过IMU惯导数据辅助导航,实现连续可靠的位姿估计。同时,文档展示了完整的算法流程与Matlab仿真实现,涵盖传感器数据预处理、坐标系转换、滤波融合及结果可视化等关键环节,体现了较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和信号处理知识,从事无人机导航、智能控制、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于多旋翼无人机的高精度组合导航系统设计;②用于教学与科研中理解多传感器融合原理与EKF算法实现;③支持复杂环境下无人机自主飞行与定位系统的开发与优化。; 阅读建议:建议结合Matlab代码与理论推导同步学习,重点关注EKF的状态预测与更新过程、多传感器数据的时间同步与坐标变换处理,并可通过修改噪声参数或引入更多传感器类型进行扩展实验。
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