网页点睛效果的简单的JS实现方法

本文展示了超级右键菜单的效果演示,并提供了详细的代码实现和使用方法,帮助开发者理解和应用这一功能。
效果演示:
[url=http://www.onlyaa.com/examples/clickeye/index.htm]
[color="#0000ff"]http://www.onlyaa.com/examples/clickeye/index.htm[/color]
[/url]

代码如下:


[color="#ff00ff"][/color]
[color="#999999"][/color]
.STYLE1 {
color: #FF0000;
cursor:hand;
[color="#c0c0c0"]}[/color]

-->
[color="#ff00ff"][/color]
[color="#333399"][/color]
[color="#993300"][/color]
function fff(JSZZ,keywork)
{
var ff=sb.innerHTML;
ff=ff.replace(JSZZ,''+keywork+'');
//alert(ff);
sb.innerHTML=ff;
}
var bsd=1;
var sLeft=1;
var sTop=1;
function mouseMove(keywork)
{
var ev = window.event;
if (1==bsd){
sLeft=ev.clientX;
sTop=ev.clientY;
sLeft=parseInt(sLeft/18)*18;
sTop=parseInt((sTop+13)/16)*16-4;
}
if(sLeft>(document.body.clientWidth/2))
{
LT.style.left = sLeft-150;
}
else
{
LT.style.left = sLeft;
}
LT.style.top = sTop;
LT.innerHTML=" 这是"+keywork+"的菜单";
setTimeout('Show()',200);
bsd=0;
}
function Show()
{
LT.style.display='';
}
function mouseOut()
{
setTimeout('display()',300);
}
function display() {
if(0==bsd) {
LT.style.display='none';
bsd=1;
}
}
function gg() {
bsd=2;
}
function hh() {
bsd=0;
setTimeout('display()',100);
}
[color="#993300"][/color]
[color="#333399"][/color]
[color="#339966"][/color]
[color="#333399"] id=sb[/color]
>中“超级右键菜单”相关内容 中“超级右键菜单”相关内容 中“超级右键菜单”相关内容 中“超级右键菜单”相关内容 中“超级右键菜单”相关内容 中“超级右键菜单”相关内容 相关说明 ⊙如果这个软件总是不能下载的请点击报告错误,欢迎
[color="#333399"][/color]
[color="#993300"][/color]

fff(/(右键菜单){1}/,"右键菜单");
fff(/(软件){1}/,"软件");
fff(/(说明){1}/,"说明")
[color="#993300"][/color]


来自
[url=http://hi.baidu.com/wj354/]http://hi.baidu.com/wj354/[/url]
【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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