jQuery学习(一)

本人觉得这个博客非常不错,可以将它作为自己平时学习的笔记写在上面和大家一起分享,决定在这里安家了。

         jQuery 是一个JavaScript 库,它有助于简化 JavaScript™ 以及 Asynchronous JavaScript + XML (Ajax) 编程。与类似的 JavaScript 库不同,jQuery 具有独特的基本原理,可以简洁地表示常见的复杂代码。学习 jQuery 基本原理,探索其特性和功能,执行一些常见的 Ajax 任务并掌握如何使用插件扩展 jQuery。

 jQuery 是什么?
      jQuery 由 John Resig 创建于 2006 年初,对于任何使用 JavaScript 代码的程序员来说,它是一个非常有用的 JavaScript 库。无论您是刚刚接触 JavaScript 语言,并且希望获得一个能解决文档对象模型(Document Object Model,DOM)脚本和 Ajax 开发中一些复杂问题的库,还是作为一个厌倦了 DOM 脚本和 Ajax 开发中无聊的重复工作的资深 JavaScript 专家,jQuery 都会是您的首选。
jQuery 能帮助您保证代码简洁易读。您再也不必编写大堆重复的循环代码和 DOM 脚本库调用了。使用 jQuery,您可以把握问题的要点,并使用尽可能最少的代码实现您想要的功能。

所以我今天学习第一个jQuery程序:

我在这里首先要说的就是在运行jQuery程序你需要jQuery的JavaScript 库,你可以到www.jquery.com下载。在这里我也将它上传了。

<html>
	<head>
		<title>用户名的验证</title>
		<link type="text/css" rel="stylesheet" href="css/user.css"/>
		<script type="text/javascript" src="js/jquery-1.3.1.js"></script>
	</head>
	<body>
		请输入用户名<input type="text" id="userInfo"/>&nbsp;<input type="button" value="校验" id="verfiyButton">
		<span id="hell">hert</span>
		<div></div>
	</body>
	<script language="javascript">
	$(document).ready(function(){
	//alert("finish");
	$("#verfiyButton").click(function(){
		var oid=1234;
		onChange(oid);
	});
	$("#hell").click(function(){
	alert("hell0");
	});
	$("#userInfo").click(function(){
	});
   });


	</script>
	<script language="javascript">
	function onChange(oid){
	
	alert(oid);
     }
	</script>
</html>

 

#userInfo{
 border: 1px solid red;
}

 

$(document).ready(function(){
	//alert("finish");
	$("#verfiyButton").click(function(){
		onChange(this);
	});
	$("#userInfo").click(function(){
	});
});

function onChange(obj){
	var bid=$(obj).id;
	alert(""+bid);
}

 

内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
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