肉鸡系列01

本文介绍如何使用JavaScript进行DOM操作,包括页面元素的写入、页面跳转、类的实例化及表单下拉列表值的获取等。文中还提供了一个示例代码,演示了如何通过getElementById方法获取指定元素,并监听其变化。
top/parent/FrameSet/Frame/iFrame
document.write();
<script>
中间的代码如果不在function里面,会直接执行,在里面可以干很多事情
</script>
页面跳转:
onUnload/onload
reload

JS类:
var variable = new ClassName();
JS内置类或自己写好的框架的类

window.alert()
window.location
window.confirm()
window.open()

获取内容
getElementById
getElementsByName
getElementsById

获取表单下拉列表类型值:
<select name="condition">
<option name="issueTime">***</option>
</select>

document.formName或者document.getElementsByName("formName")[0]
document.formName.condition.value
document.formName.condition.options[1].value

//转帖一个别人的代码:
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN">
<html>
<head>
<meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=UTF-8">
<script>
function getT(){
var dtd=document.getElementById("dtd");
alert(dtd.option[dtd.options.selectedIndex].value);//需要设置option的值
alert(dtd.options[dtd.options.selectedIndex].innerHTML);//获得option的显示值
}
</script>
</head>
<body>
<select id="dtd" onchange="getT();">
<option>1</option>
<option>2</option>
<option>3</option>
</select>
</body>
</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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