jQuery-hover(over,out)用法 学习笔记八

hover(over,out)用法:当鼠标移动到一个匹配的元素上面时,会触发指定的第一个函数。当鼠标移出这个元素时,会触发指定的第二个函数。而且,会伴随着对鼠标是否仍然处在特定元素中的检测.

程序demo:

  1. css:
  2. </script>
  3. <style type="text/css">
  4. .blue{font-size:30px;
  5. color:#0099FF;
  6. }
  7. </style>
  8. ============================================
  9. <table border="1">
  10.   <tr>
  11.    <td id="test">看看这里的字体大小和颜色变化</td>   
  12.   </tr>
  13.   <tr>
  14.    <td>这里是对比字体</td>
  15.   </tr>
  16.  </table>
  17. ============================================
  18. js:
  19. $(document).ready(function(){
  20.   $("#test").hover(
  21.   function(){$(this).addClass("blue")},
  22.   function(){$(this).removeClass("blue")}
  23.   );
  24.  });

当鼠标在表格行中移动时表格中的第一行的字体会发生变化。

 

内容概要:本文详细探讨了基于樽海鞘算法(SSA)优化的极限学习机(ELM)在回归预测任务中的应用,并与传统的BP神经网络、广义回归神经网络(GRNN)以及未优化的ELM进行了性能对比。首先介绍了ELM的基本原理,即通过随机生成输入层与隐藏层之间的连接权重及阈值,仅需计算输出权重即可快速完成训练。接着阐述了SSA的工作机制,利用樽海鞘群体觅食行为优化ELM的输入权重和隐藏层阈值,从而提高模型性能。随后分别给出了BP、GRNN、ELM和SSA-ELM的具体实现代码,并通过波士顿房价数据集和其他工业数据集验证了各模型的表现。结果显示,SSA-ELM在预测精度方面显著优于其他三种方法,尽管其训练时间较长,但在实际应用中仍具有明显优势。 适合人群:对机器学习尤其是回归预测感兴趣的科研人员和技术开发者,特别是那些希望深入了解ELM及其优化方法的人。 使用场景及目标:适用于需要高效、高精度回归预测的应用场景,如金融建模、工业数据分析等。主要目标是提供一种更为有效的回归预测解决方案,尤其是在处理大规模数据集时能够保持较高的预测精度。 其他说明:文中提供了详细的代码示例和性能对比图表,帮助读者更好地理解和复现实验结果。同时提醒使用者注意SSA参数的选择对模型性能的影响,建议进行参数敏感性分析以获得最佳效果。
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