jquery 选择器 :lt(n)

本文介绍如何使用jQuery的:lt(n)选择器来选择索引小于特定数值的元素,并通过实例展示了如何将这些元素的样式进行更改。

:lt(n)

匹配集合里索引在n之前的元素集合。返回匹配元素集合

<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" 
                    "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd">
<html>
<head>
  <script src="http://code.jquery.com/jquery-latest.js"></script>
  
  <script>
  $(document).ready(function(){
    $("td:lt(4)").css("color", "red");
  });
  </script>
  
</head>
<body>
  <table border="1">
    <tr><td>TD #0</td><td>TD #1</td><td>TD #2</td></tr>
    <tr><td>TD #3</td><td>TD #4</td><td>TD #5</td></tr>
    <tr><td>TD #6</td><td>TD #7</td><td>TD #8</td></tr>
  </table>
</body>
</html>

 

$("td:lt(4)").css("color", "red");
匹配td集合里索引在4之前的所有td元素集合。以下为匹配元素集合

<td>TD #0</td>

<td>TD #1</td>

<td>TD #2</td>

<td>TD #3</td>

【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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