jQuery 插件 center

本文介绍了一款改进后的jQuery居中插件,新增基于视口居中的功能,并提供了使用示例。

本来jQuery有一个certer插件,不过少了一个功能,就是基于视口(ViewPort)的居中.

改写一下,代码如下:

jQuery.fn.center = function(f) {
	return this.each(function(){
		var p = f===false?document.body:this.parentNode;
		if ( p.nodeName.toLowerCase()!= "body" && jQuery.css(p,"position") == 'static' )
			p.style.position = 'relative';
		var s = this.style;
		s.position = 'absolute';
		if(p.nodeName.toLowerCase() == "body")
			var w=$(window);
		if(!f || f == "horizontal") {
			s.left = "0px";
			if(p.nodeName.toLowerCase() == "body") {
				var clientLeft = w.scrollLeft() - 10 + (w.width() - parseInt(jQuery.css(this,"width")))/2;
				s.left = Math.max(clientLeft,0) + "px";
			}else if(((parseInt(jQuery.css(p,"width")) - parseInt(jQuery.css(this,"width")))/2) > 0)
				s.left = ((parseInt(jQuery.css(p,"width")) - parseInt(jQuery.css(this,"width")))/2) + "px";
		}
		if(!f || f == "vertical") {
			s.top = "0px";
			if(p.nodeName.toLowerCase() == "body") {
				var clientHeight = w.scrollTop() - 10 + (w.height() - parseInt(jQuery.css(this,"height")))/2;
				s.top = Math.max(clientHeight,0) + "px";
			}else if(((parseInt(jQuery.css(p,"height")) - parseInt(jQuery.css(this,"height")))/2) > 0)
				s.top = ((parseInt(jQuery.css(p,"height")) - parseInt(jQuery.css(this,"height")))/2) + "px";
		}
	});
};

使用,

$(expr).center();
$(expr).center(false);

如果expr 的 parentNode 是body 或者参数是 false的话就会真的 ViewPort 居中.

另外加的偏移量 10 是个偷懒的方法,比如有了滚动条,会好一些,没有的话视觉上也差别不大,不过没有这个偏移量又有 滚动条的话 视觉上就不太舒服了

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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