基于jQuery的140字输入限制

本文介绍了一个使用jQuery实现的文本输入框字数限制功能。该功能可以实时显示用户还能输入多少字符,并自动调整超出最大限制的内容。
一个基于jQuery的文字输入限制。
html:
<p>还可以输入 <span id="remLen"></span> 个字</p>
<textarea name="content" id="status" class="textarea">#今日最给力话题#</textarea>

javascript:
<script type="text/javascript">
$(function(){
var max_len = 140;
$("#remLen").text(max_len - $("#status").val().length);
$("#status").bind('change ' + ($.browser.msie ? "propertychange" : "input"), function(event){
var val = $.trim($(this).val()), len = val.length;
if(len > max_len)
{
$(this).val(val.substr(0, max_len));
}
else
{
$("#remLen").text(max_len - len);
}
});
})
</script>
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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