js 模糊提示

本文提供了一段使用JavaScript实现的输入提示代码,该代码能够根据用户在文本框中输入的内容,实时显示可能的匹配选项供用户选择。通过分析内嵌的HTML与JavaScript代码,可以了解到其实现原理及用到的技术。
[quote]本文转载别人的代码。原来的网址忘记了[/quote]

<html>
<body>
<style>
ul,li{margin: 0; padding: 0;width:100%;}
</style>
<script language="javascript" type="text/javascript">
function checkword()
{
var wordvalue=document.getElementById("word").value.toLowerCase();
var alltxt="管理员|apple苹果|all全|big大|bad坏|cut剪切|car车|daph8|eeg|egg|eat|fuck|fuck you|fix|good|hand|hidden|ill|jack|jad|kevin|long|man|number|oio|part|pp|quit|QQ|rest|reg|set|submit|time|tag|uuzo.cn|uuzo|view|windows|want|xy|xun|young|yuyu|zoo|Zzz|锋.David|David|哈哈|www.uuzo.cn|www.uuzo.com";
var alltxtpp=alltxt.toLowerCase();
var alltxt_xiang=alltxt.split("|");
var alltxt_xiang1=alltxtpp.split("|");
var inhtml="<ul>"
var isyou=0;
for (i=0;i<alltxt_xiang1.length;i++)
{
if (alltxt_xiang1[i].substr(0,wordvalue.length)==wordvalue)
{
inhtml=inhtml+"<li onclick=\"document.getElementById('word').value=this.innerHTML"+wordvalue+";document.getElementById('showmenu').style.display='none';\" onmouseover=\"this.style.backgroundColor='#666666'\" onmouseout=\"this.style.backgroundColor=''\">"+alltxt_xiang[i]+"</li>";
isyou=1;
}
}
inhtml=inhtml+"</ul>";
if (isyou==1)
{
document.getElementById("showmenu").innerHTML=inhtml;
document.getElementById("showmenu").style.display="";
}
else
{
document.getElementById("showmenu").innerHTML="";
document.getElementById("showmenu").style.display="none";
}
if (wordvalue=="")
{
document.getElementById("showmenu").innerHTML="";
document.getElementById("showmenu").style.display="none";
}
}
</script>
<input type="text" name="word" size="20" id="word" onkeyup="checkword()" style="border:1px solid #666666;width:200px;height:25px;">
<div style="position: absolute; width: 200px; height: 100px; z-index: 1; left: 10px; top: 40px;border:1px solid #666666;display:none;" id="showmenu"></div></body></html>

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方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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