jquery queue 和 jquery dequeue

本文介绍如何使用jQuery中的queue和dequeue方法实现元素上的任务队列管理。包括队列的创建、添加、清除及执行等操作。

queue和dequeue实现了在jquery对象上的队列的进队和出队。

 

 

 

$("#aaa").queue("myFun" , function() {
                alert(this);

                alert(arguments[0]);
});

 

 

在aaa节点上建立一个队列    队列名为myFun 然后往里面放函数    函数中的this执行aaa,arguments[0] 调用的是

从这个队列上出列一个函数,并执行。

 

$("#aaa").queue("myFun")   返回在aaa上的myFun队列。

 

$("#aaa").queue("myFun" , function)  往aaa的myfun队列中添加一个新函数。

 

$("#aaa").queue("myFun" , []);清空aaa当前的myFun队列

 

$("#aaa").dequeue("myFun") 从aaa上出列一个函数并执行。

基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机)(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于遗传算法的微电网调度模型,涵盖风能、太阳能、蓄电池微型燃气轮机等多种能源形式,并通过Matlab代码实现系统优化调度。该模型旨在解决微电网中多能源协调运行的问题,优化能源分配,降低运行成本,提高可再生能源利用率,同时考虑系统稳定性与经济性。文中详细阐述了遗传算法在求解微电网多目标优化问题中的应用,包括编码方式、适应度函数设计、约束处理及算法流程,并提供了完整的仿真代码供复现与学习。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化案例,如负荷预测、储能配置、潮流计算等,展示了广泛的应用背景技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能电网优化研究的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习遗传算法在微电网调度中的具体实现方法;②掌握多能源系统建模与优化调度的技术路线;③为科研项目、毕业设计或实际工程提供可复用的代码框架与算法参考; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注目标函数构建与约束条件处理,同时可参考文档中提供的其他优化案例行拓展学习,以提升综合应用能力。
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