jQuery 初探

本文介绍jQuery库的基本用法,包括HTML元素选取、操作、CSS修改及事件处理等。详细讲解了jQuery选择器的应用,如元素选择器、属性选择器及CSS选择器,并提供了多个实例。

 

jQuery 是一个 JavaScript 函数库。

jQuery 库包含以下特性:

HTML 元素选取

HTML 元素操作

CSS 操作

HTML 事件函数

JavaScript 特效和动画

HTML DOM 遍历和修改

AJAX

Utilities

jQuery 库位于一个 JavaScript 文件中,其中包含了所有的 jQuery 函数。

可以通过下面的标记把 jQuery 添加到网页中:<head>

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

下面的例子演示了 jQuery 的 hide() 函数,隐藏了 HTML 文档中所有的 <p> 元素。
<html>
<head>
<script type="text/javascript" src="jquery.js"></script>
<script type="text/javascript">
$(document).ready(function(){
$("button").click(function(){
$("p").hide();
});
});
</script>
</head>

<body>
<h2>This is a heading</h2>
<p>This is a paragraph.</p>
<p>This is another paragraph.</p>
<button type="button">Click me</button>
</body>
</html>
 你可以在这 试一下 

选择器允许您对元素组或单个元素进行操作。

jQuery 选择器

在前面的章节中,我们展示了一些有关如何选取 HTML 元素的实例。

关键点是学习 jQuery 选择器是如何准确地选取您希望应用效果的元素。

jQuery 元素选择器和属性选择器允许您通过标签名、属性名或内容对 HTML 元素进行选择。

选择器允许您对 HTML 元素组或单个元素进行操作。

在 HTML DOM 术语中:

选择器允许您对 DOM 元素组或单个 DOM 节点进行操作。

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 id="demo" 的第一个 <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。

jQuery CSS 选择器

jQuery CSS 选择器可用于改变 HTML 元素的 CSS 属性。

下面的例子把所有 p 元素的背景颜色更改为红色:

$("p").css("background-color","red");
 

更多的选择器实例

语法描述
$(this)当前 HTML 元素
$("p")所有 <p> 元素
$("p.intro")所有 class="intro" 的 <p> 元素
$(".intro")所有 class="intro" 的元素
$("#intro")id="intro" 的第一个元素
$("ul li:first")每个 <ul> 的第一个 <li> 元素
$("[href$='.jpg']")所有带有以 ".jpg" 结尾的属性值的 href 属性
$("div#intro .head")id="intro" 的 <div> 元素中的所有 class="head" 的元素

 

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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