在DHTML格式中的浮动广告的使用

本文介绍了一种在DHTML页面中修复浮动广告的方法。通过将document.body替换为document.documentElement,可以使原有的浮动广告代码在DHTML页面中正常工作。文中提供了一个具体的实现案例。

平常在工作中都是使用普通的html的头....所以从网上找的浮动广告都好用,可是现在网页使用改成了DHTML格式的html原来的漂浮广告就不好使了,今天在网上找到了一个贴子原来是只要修改一个地方就OK..

只要将document.body成为document.documentElement就可以正常使用了...呵呵...原来如何啊...真是开心...

贴代码如下:

<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">

<div id="dd" style="position:absolute; left:297px; top:114px; width:100px; height:100px; z-index:1">
<a href="#" target=_blank><img src="/images/浮动广告.jpg" width="150" height="80" border=0></a></div>
<!--浮动广告开始-->
<SCRIPT LANGUAGE="JavaScript">
var xPos = 20;
var yPos = document.documentElement.clientHeight;
var step = 1;
var delay = 30;
var height = 0;
var Hoffset = 0;
var Woffset = 0;
var yon = 0;
var xon = 0;
var pause = true;
var interval;
dd.style.top = yPos;function changePos() {
 width = document.documentElement.clientWidth;
 height = document.documentElement.clientHeight;
 Hoffset = dd.offsetHeight;
 Woffset = dd.offsetWidth;
 dd.style.left = xPos + document.documentElement.scrollLeft;
 dd.style.top = yPos + document.documentElement.scrollTop;
 if (yon) {
  yPos = yPos + step;
 }else {
  yPos = yPos - step;
 }
 if (yPos < 0) {
  yon = 1;
  yPos = 0;
 }
 if (yPos >= (height - Hoffset)) {
  yon = 0;
  yPos = (height - Hoffset);
 }
 if (xon) {
  xPos = xPos + step;
 }else {
  xPos = xPos - step;
 }
 if (xPos < 0) {
  xon = 1;
  xPos = 0;
 }
 if (xPos >= (width - Woffset)) {
  xon = 0;
  xPos = (width - Woffset);
 }
}function start() {
 dd.visibility = "visible";
 interval = setInterval('changePos()', delay);
 }
function pause_resume() {
 if(pause) {
  clearInterval(interval);
  pause = false;
 }else {
  interval = setInterval('changePos()',delay);
  pause = true;
 }
}
start();
</script>





























































</html>

【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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