jQuery 简易实用banner轮播图

本文介绍了一款轻量级的Banner轮播插件,它不仅跨浏览器兼容性良好,而且html代码简洁、易于学习使用。该插件体积小巧仅3KB,支持移动端滑动事件及响应式布局。

banner轮播图是几乎每个前端都会使用到的功能,无论你是自己用javascript写还是直接用jQuery插件,一定不会陌生。但是网上各种插件是五花八门,什么花俏的功能都有,但有时候我们只需要一个简单的,只包含最少功能的banner,却很难找到。

一个好的插件应该是能快速学习并上手使用,而不是浪费程序员宝贵时间的,下面要分享的插件就是一个好例子

  • 1、跨浏览器
  • 2、html代码整洁,没有多余标签
  • 3、插件代码压缩有只有3kb,无论是用来学习还是使用都没有太大压力
  • 4、只需要通过添加jQuery其他插件的方式就可以动态支持移动端滑动事件或者5、响应键盘事件。
  • 6、自动调整高度
  • 7、支持响应式布局

 

jquery-uislider

在线演示 源码下载

 

 

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问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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