FIF小组的Javascript学习笔记

本文介绍了JavaScript的基本规则,包括变量命名、常用对象操作、事件处理等。详细解析了location、history对象的使用方法及常见HTML事件触发条件。
1.变量规则: (1)变量必须以字母开头
(2)不能使用javascript中的关键字作为变量

2.document.write(" ");相当于Servlet中的out.print(" ");

3.JS的对象: (1)location.href是指网页url;
location.search='a+b';是指url后面加的参数;
(2)JS的对象可以嵌套!Sample:window.location.href='';
(3)Sample: document.form[0].element[0].value=this.value;
指的是第一个表单第 一个元素的值;
(4)history对象: Sample: history.forward()相当于
history.back()相当于history.go(-1)

4.JS的事件:一般分三部分:(1)在head部分定义一些js函数;
(2)html本身的各种控制标记;
(3)拥有ID属性的html标记;
而在WEB页面中的事件也分三大类:(1)超链接事件;
(2)表单的提交;
(3)表单内部界面对象的交互;

以下HTML属性可调用JS函数:
onBlur:当失去输入焦点后产生该事件
onFocus:当输入获得焦点后,产生该文件
Onchange:当值改变时,产生该事件
OnSelect事件(选择时执行)
Onload事件(载入一个地址时执行)
OnUnload事件(关闭浏览器时执行)
OnMouseOver事件(鼠标移动到某处)
OnMouseout事件(鼠标离开某处)
【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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