jQuery 第一个demo

第一个jQuery demo ,鼠标换过,变换图片。 
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
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<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=gb2312" />
<title>无标题文档</title>
<script language="JavaScript" src="jquery.js"></script>
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	#research_main{ 
	   width:796px;
	   height:auto
	}
	#leftside{
	   float:left;
	   width:28%;
	}
	#middlesile{ 
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	   width:40%
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	#rightsile{ 
	   float:left;
	   width:28%
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	.singleone{
	  width:98%;
	  padding: 0px 5px;
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	.singleone h3{
	   font-size:13px;
	   color:#97cace;
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	   padding:0px;
	   background:url(yfheader_bg.jpg) no-repeat
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	.singleone p{
       width:100%;
	   text-align:justify;
	   text-justify:inter-ideograph
	}
	#middlesile img{
	  border:none;
	}
</style>

<script language="JavaScript">
$(document).ready(function(){ //页面加载后,加载的方法
		$("#fristarea").mouseover(function(){
				//document.getElementById("telogyimg").src ="changeone.jpg";//用js实现
				$("#telogyimg").attr("src","changeone.jpg");
			});
			$("#vedioarea").mouseover(function(){
				$("#telogyimg").attr("src","default.jpg");
			});
	});
		
	</script>
<div id="research_main">
	<div id="leftside">
	    <div class="singleone" id="fristarea">
		   <h3>视频芯片技术</h3>
		   <p id="txtdesc">针对芯片技术进行显示和处理,以高科技的发展适应现代的发展需要</p>
		  </div>
	</div>
	<div id="middlesile">
	   <img id="telogyimg" src="default.jpg"/>
	</div>
	<div id="rightsile">
	    <div class="singleone" id="vedioarea">
		   <h3>视频芯片技术</h3>
		   <p>针对芯片技术进行显示和处理,以高科技的发展适应现代的发展需要</p>
		  </div>
	</div>
</div>
</body>
</html>

 

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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