jquery 选择器 :password

本文介绍了一个使用jQuery选择器定位页面中type属性为password的input元素的例子,并对其样式进行了修改。通过这个实例,读者可以了解如何利用jQuery简化DOM操作。

:password

匹配input中type属性为password的input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(){
    
    var input = $(":password").css({background:"yellow", border:"3px red solid"});
    $("div").text("For this type jQuery found " + input.length + ".")
            .css("color", "red");
    $("form").submit(function () { return false; }); // so it won't submit

  });
  </script>
  <style>
  textarea { height:45px; }
  </style>
</head>
<body>
  <form>
    <input type="button" value="Input Button"/>
    <input type="checkbox" />
    <input type="file" />
    <input type="hidden" />
    <input type="image" />
    <input type="password" />
    <input type="radio" />
    <input type="reset" />
    <input type="submit" />
    <input type="text" />
    <select><option>Option<option/></select>
    <textarea></textarea>
    <button>Button</button>
  </form>
  <div>
  </div>
</body>
</html>

 

var input = $(":password").css({background:"yellow", border:"3px red solid"});
匹配input中type属性为password的input元素集合。以下为匹配集合

<input type="password" />

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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