prototype1.5 分析之Element:

本文详细介绍了Prototype JavaScript框架中的关键概念和技术实现细节,包括Element的创建与扩展、常用方法如toggle的功能实现,以及Object继承的具体实现方式。通过本文可以深入理解Prototype框架的工作原理。
1、创建Element:
   if(!window.Element)
      var Element = new Object();
   此语法等效与:var Element = Element ||new Object();
2、Element.Methods = {
      visible:{ //       },
      toggle:{
      },
      hide:{
      }
   }
3、分析一下Methods中的一个有代表性的方法toggle,其实现如下:
   toggle:function(){
      for(var i = 0;i <arguments.length;i++){      
var element = $(arguments[i]);
         Element[element)?'hide':'show'](element);
      }
   }
在toggle方法中我们注意到Element.visible这种调用形式,但是在什么时候定义了Element的visible方法呢?
处?我们知道如果要调用处的visible的话应该是如下形式的:
   Element.Methods.visible(...);
这里之所以使得Element具有visible方法的原因还是extend的作用,从源代码中我们可以发现:
   Object.extend(Element, Element.Methods);
   这也是1.5与以前版本的不同,在1.4的版本中,处理形式为:
   Object.extend(Element, {
      visible: function(element) {
      return $(element).style.display != 'none';
      },
当然原理是一样的,但1.5引入了Methods使得概念更为清晰 
4 、Object继承的实现:复制属性
    Object.extend = function(destination, source) {
        for (var property in source) {
           destination[property] = source[property];
        }
        return destination;
    }
5、辅助方法分析
$()
定义为:function $() {
  var results = [], element;
  for (var i = 0; i < arguments.length; i++) {
    element = arguments[i];
    if (typeof element == 'string'){
      element = document.getElementById(element);
    results.push(Element.extend(element));
  }
  return results.length < 2 ? results[0] : results;
}
此方法使用arguments来得到方法的参数,其基本原理是document.getElementById(idname);如果传递进来的
参数不是string类型的话,则返回其本身,否则,调用getElementById方法,因此我们可以按照如下的方式使用:
表单:<form id="f1">
$(f1) <==>document.getElementById("f1");
$($(f1))<==>document.getElementById("f1");只是需要知道两次调用$()所进行的逻辑路径不同
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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