图片缩放,兼容页面读取

本文介绍了一种使用JavaScript实现的图片自适应加载方法,确保图片能在不同尺寸的屏幕上正确显示而不失真。该方法通过获取图片原始尺寸,判断是否需要调整宽度或高度,并保持图片的纵横比不变,避免拉伸或压缩现象。适用于网页开发中图片展示的需求。

<script type="text/javascript">
function setStyle(elem,prop,value) {
elem.style[prop] = value ;
}
function imageLoad() {
    this.style.visibility = 'hidden';
    this.style.display = 'block';
    var width = this.clientWidth;
    var height = this.clientHeight;
    this.style.display = 'none';
    this.style.visibility = 'visible';
    if(width > 180 || height > 120) {
        if(width > 180 && height > 120) {
            var min = Math.min(width,height);
            if(min == width) {
                setStyle(this,'width' , '180px');
                setStyle(this,'height',Math.floor(height * 180 / width) + 'px');
            } else {
                setStyle(this,'width' , Math.floor(width * 120 / height) + 'px');
                setStyle(this,'height','120px');
            }
        } else {
            if(width > 180) {
                setStyle(this,'width' , '180px');
                setStyle(this,'height',Math.floor(height * 180 / width) + 'px');
            } else {
                setStyle(this,'width' , Math.floor(width * 120 / height) + 'px');
                setStyle(this,'height','120px');
            }
        }
    }
    this.style.display = 'block';
    this.onload = null;
}
</script>

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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