JQuery学习笔记(二)

JQuery与DOM对象转换
本文介绍了JQuery对象与DOM对象之间的转换方法,包括如何从JQuery对象获取DOM对象及反之的操作。通过具体实例展示了使用JQuery和原生JavaScript处理DOM的不同方式。
JQuery对象和DOM对象
其实他俩是一对密不可分的“对象”,
DOM(文档对象模型),每一个DOM都可以表示成一棵树。
JQuery对象就是通过Jquery包装DOM对象后产生的对象。

并且Jquery对象和DOM对象是可以相互转换的

var $variable = ..... // JQuery对象
var variable = ......// DOM对象


Jquery可以有两种方式转成DOM对象:
(1)[index]
例如:var $ch = $("#ch");
var ch = $ch[0];
alert(ch.checked);
(2)get(index)
例如:var $ch = $("#ch");
var ch = $ch.get(0);
alert(ch.checked);

DOM对象也可以转换为JQuery对象
(1)只需要用$()把DOM对象包装起来就可以
例如:var ch = document.getElementById("ch");
var $ch = $(ch);


通过下面的例子可以更好的理解
有个checkbox的框
例如:<input type="checkbox" id="ch"/><label for="ch">我已经同意.</label>


通过JS和JQuery不同的实现来掌握最开始基本的用法
(1)js的实现
$(document).ready(function(){
var $ch = $("#ch");
var ch = $ch[0]; // 也可以用$ch.get(0)
$ch.click(function(){
if(cr.checked){ // DOM方式
alert("我已经同意.....");
}
})
});
(2)JQuery的实现
$(function(){
var $ch = $("#ch");
$ch.click(function(){
if($ch.is(":checked")){ // JQuery方式
alert("我已经同意.....");
}
})
});


这样两种实现方式都可以了
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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、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)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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