jQuery页面加载初始化的3种方法

本文介绍了使用jQuery在页面加载完成后的三种初始化方法,并提供了具体的代码实现方式。此外还提到了不使用jQuery的情况下如何实现页面初始化。

当页面打开时我们需要执行一些操作,这个时候如果我们选择使用jquery的话,需要重写他的3中方法,自我感觉没什么区

别,看个人喜好了,第二种感觉比较简单明了:

第一种:

[javascript]  view plain copy print ? 在CODE上查看代码片 派生到我的代码片
  1. <script type="text/javascript" src="./js/jquery-1.7.min.js"></script>  

[javascript]  view plain copy print ? 在CODE上查看代码片 派生到我的代码片
  1. <script type="text/javascript">  
  2.         //init method one  
  3.         $(document).ready(function(){  
  4.             trace("初始化方法进入");  
  5.         });  
  6.         function trace(obj){  
  7.             console.log(obj);  
  8.         }  
  9.     </script>  
firefox 按下f12 调试 为什么不用alert 而选用console.log呢! 这个大家应该比较清楚吧!

第二种:

[javascript]  view plain copy print ? 在CODE上查看代码片 派生到我的代码片
  1. <script type="text/javascript">  
  2.         //init method one  
  3.         $(function(){  
  4.             trace("初始化方法进入二");  
  5.         });  
  6.         function trace(obj){  
  7.             console.log(obj);  
  8.         }  
  9.     </script>  


第三中:

[javascript]  view plain copy print ? 在CODE上查看代码片 派生到我的代码片
  1. <script type="text/javascript" src="./js/jquery-1.7.min.js"></script>  
  2.     <script type="text/javascript">  
  3.         //init method one  
  4.         jQuery(function($){  
  5.             trace("初始化方法进入三");  
  6.         });  
  7.         function trace(obj){  
  8.             console.log(obj);  
  9.         }  
  10.     </script>  

 ps;不用jquery,在页面初始化的方法,

1.在body里面写onload

2.在脚本里面写

  • window.onload=function(){  
  •     //要初始化的东西  
【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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