jQuery基础篇之文本操作

本文详细介绍了 jQuery 中 text() 方法的使用方式,包括如何获取所有匹配元素的文本内容、设置文本内容并转换HTML实体,以及通过索引和原始文本值进行操作。

1、text()

 

     ----------    取得所有匹配元素的内容

 

   返回值

 

      {String}   ------   由所有匹配元素包含的文本内容组合起来的文本

 

 

   举例

 

<span>测试1</span>
<span>测试2</span>
<span>测试3</span>
<span>测试4</span>
<span>测试5</span>
<span>测试6</span>
   

 

 

//获取所有span的值     --------- 测试1测试2测试3测试4测试5测试6
$("span").text();
 

 

 

2、text(val)     

 

       -------   设置所有匹配元素的内容

 

      会将<>替换成相应的HTML实体

 

 

3、text(function(index,text))

 

      参数:

 

                 index  为元素在集合中的索引位置

 

                 text   原先的text值

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂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)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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