js小知识

本文介绍如何通过使用文档碎片减少DOM操作导致的回流,提高网页性能。通过对比传统的逐个添加DOM节点的方式,展示了如何一次性添加多个节点以降低浏览器重新渲染的次数。
event.x clientx 当前页面的坐标
screen 当前浏览器的坐标
offsetx 父坐标

 如果要减少由于DOM修改带来的回流操作,有两个基本的方法。第一个就是在对当前DOM进行操作之前,尽可能多的做一些准备工作。一个经典的例子就是向document对象中添加很多DOM节点:

/*
for (var i=0; i < items.length; i++){
var item = document.createElement("li");
item.appendChild(document.createTextNode("Option " + i);
list.appendChild(item);
}
*/
  这段代码的效率是很低的,因为他在每次循环中都会修改当前DOM结构。为了提高性能,我们需要将这个次数降到最低,对于这个案例来说,最好的办法是建立一个文档碎片(document fragment),作为那些已创建元素元素的临时容器,最后一次将容器的内容直接添加到父节点中:

/*
var fragment = document.createDocumentFragment();
for (var i=0; i < items.length; i++){
var item = document.createElement("li");
item.appendChild(document.createTextNode("Option " + i);
fragment.appendChild(item);
}
list.appendChild(fragment);
*/
  经过调整的代码,只会修改一次当前DOM的结构,就在最后一行,而在这之前,我们用文档碎片来保存那些中间结果。因为文档碎片没有任何可见内容,所以这类修改不会触发回流操作。实际上,文档碎片也不能被添加到DOM中,我们需要将它作为参数传给appendChild函数,而实际上添加的不是文档碎片本身,而是它下面的所有子元素。

转自:[url]http://www.freeage.cn/article.asp?id=217[/url]
内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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