BOM 操作

本文深入讲解了浏览器对象模型(BOM)的基本操作,包括弹窗操作如提示框、输入框、确认框的使用方法,以及如何获取和设定浏览器滚动条的高度和宽度。探讨了不同浏览器间的兼容性问题,并提供了兼容性的解决方案。

BOM 操作
// 浏览器对象模型
// 可以操作浏览器的方法
// 所谓的操作浏览器的方法,是各个浏览器厂商提供给我们的
// 浏览器厂商允许我们操作浏览器,我们才可以操作,如果不允许,就不能操作
// 各个浏览器厂商,都有自己的特点,因此,BOM操作,有兼容性需要考虑

弹窗操作
1,提示框 / 警告框
// window.alert(‘弹出内容\n警告内容’);
2,输入框
// 作用: window.prompt(‘提示内容’);
// 弹出一个输入框,可以输入数据,()中定义的内容,作为输入数据的提示内容
// 输入框执行结果,可以使用变量来存储
// 存储的内容,是数据的数据内容
将 纯数字的 字符串 转化为数值类型方法

    // 方法1 : parseInt()    获取整数部分
    // var res1 = parseInt(window.prompt('请输入密码'));
    // console.log(res1);
    方法2 : 执行非 加法的 不影响数值的 运算
    // var res2 = window.prompt('请输入密码') - 0 ;
    // var res2 = window.prompt('请输入密码') * 1 ;
    // var res2 = window.prompt('请输入密码') / 1 ;
    方法3 : 在数值前,添加 + 正号 / - 符号
    // 获取 正数 的部分
    // 但是要注意,正数和负数的问题
    // + 正号 : 正数获取的正数结果   负数获取的是负数结果
    // - 符号 : 正数获取的负数结果   负数获取的是正数结果

3,确认框
// 作用: window.confirm(‘提示内容’);
// 点击确定按钮,window.confirm()执行结果,返回值是 true
// 点击取消按钮,window.confirm()执行结果,返回值是 false
// 可以根据,返回值,执行不同的操作

获取 浏览器滚动条高度
获取高度的兼容性
// 有没有 文档类型声明
// 有 : document.documentElement.scrollTop;
// 没有 : document.body.scrollTop;
// 如果获取方式错误,程序不会报错,只是获取的结果是0
兼容处理
浏览器上卷的高度
// var height = document.documentElement.scrollTop || document.body.scrollTop

浏览器移动的宽度
// var width = document.documentElement.scrollLeft || document.body.scrollLeft;

还可以利用属性来设定

    // 设定滚动条,移动的宽度和高度
    // 直接设定数值就可以,不要加PX
    document.documentElement.scrollTop = 500;
    document.documentElement.scrollLeft = 500;
AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统(如 GitHub 和 GitLab)的 Webhook,利用大型语言模型(LLM)对代码更进行分析,并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外,它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 更,调用 AI 分析代码,并将审查意见自动评论到 PR/MR,同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook,监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个更文件进行分析,旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式(例如,定位到特定代码行、问题分类、严重程度、分析和建议)逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的分析结果,系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个更文件进行整体性分析,并为每个文件生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见(详细模式下为多条,通用模式下为每个文件一条)发布到 PR/MR。 在所有文件审查完毕后,自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题,也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务,快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境量设置基
【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化:一种耦合DC-DC换器状态空间平均模型的方法 (Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模与线性化方法,重点提出了一种基于耦合DC-DC换器的状态空间平均模型的建模策略。该方法通过数学建模手段对直流微电网系统进行精确的状态空间描述,并对其进行线性化处理,以便于系统稳定性分析与控制器设计。文中结合Matlab代码实现,展示了建模与仿真过程,有助于研究人员理解和复现相关技术,推动直流微电网系统的动态性能研究与工程应用。; 适合人群:具备电力电子、电力系统或自动化等相关背景,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事新能源、微电网或智能电网研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握直流微电网的动态建模方法;②学习DC-DC换器在耦合条件下的状态空间平均建模技巧;③实现系统的线性化分析并支持后续控制器设计(如电压稳定控制、功率分配等);④为科研论文撰写、项目仿真验证提供技术支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步实践建模流程,重点关注状态量选取、平均化处理和线性化推导过程,同时可扩展应用于更复杂的直流微电网拓扑结构中,提升系统分析与设计能力。
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