01 JS-DOM之--事件以及绑定方法

本文介绍JavaScript中事件的经典三部曲:获取事件源、绑定事件及编写事件驱动程序。通过示例详细展示了如何使用不同方法为DOM元素绑定事件,包括匿名函数、函数名绑定以及内嵌标签绑定方式。

事件经典三部曲

  1. 获取事件源(一般都是:标签本身)
  2. 绑定事件( js已经定义好的,直接使用即可)
  3. 书写事件驱动程序
     <body>
     <div id="box"></div>

     <script>
     //1.获取事件源
     var box = document.getElementById("box");
     //2.绑定事件
     box.onclick = function () {
     //3.书写事件驱动程序
     alert("您点击了div盒子!");
     }

     </script>
     </body>

事件绑定方法

1.绑定匿名函数(一般都用这种)

  box.onclick = function (){
  alert(2);

}

2.绑定函数名

 box.onclick = fn;//函数名==整个函数
 function fn(){
  alert(2);
 }

注:如果函数带有参数,那么只能选用第一种,绑定匿名函数,再把函数写里面。如果不把它放进匿名函数,直接写在后面的话,就相当于是绑定函数的返回值啦!

 function fn(a,b){
 return a+b;
  }


 box.onclick = function (){
 fn(1,3);
 }

3.内嵌标签(不建议使用)

<div id="box" onclick="fn3()"></div>
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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