JQuery设置数据滑动展示效果

本文指导您如何创建一个展示数据轮滑效果的HTML页面,包括引入必要的JS和CSS文件,实现页面布局与动态滚动效果。
  • 新建一个index.html页面,写入代码:
    <!DOCTYPE html>
    <html>
    <head lang="en">
        <meta charset="UTF-8">
        <title>数据轮滑效果</title>
        <script type = "text/javascript" src="../js/jquery-1.11.3.min.js"></script>
        <script type = "text/javascript" src="../js/index.js"></script>
        <link rel="stylesheet" href="../css/index.css" />
    </head>
    <body>
    <div id="scrollDiv">
        <div>
            <div><a href='http://www.miiceic.org.cn/'>石家庄</a></div>
            <div><a href='http://www.ciitn.com/'>衡水</a></div>
            <div><a href="http://www.amboedu.com/">邯郸</a></div>
        </div>
    </div>
    </body>
    </html>
     
  • 在index.css中设置css样式
    div,div
    {
          margin:0;
          padding:0
    }
    #scrollDiv
    {
          width:300px;
          height:25px;
          line-height:25px;
          border:#ccc 1px solid;
          overflow:hidden
    }
    #scrollDiv div
    {
          height:25px;
          padding-left:10px;
    }
  • 在index.js中设置JS事件
    function AutoScroll(obj){
                $(obj).find("div:first").animate({
                    marginTop:"-25px"
                },500,function(){
                    $(this).css({marginTop:"0px"}).find("div:first").appendTo(this);
                });
            }
            $(document).ready(function(){
                setInterval('AutoScroll("#scrollDiv")',1000)
            });
     
本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值