jquery常用方法

1. addClass() removeClass() 添加与删除指定的样式名
2. append(content) 添加内容到对象
3. appendTo( string expr) 添加到被加对象中去
4. attr(string name) 取得第一个匹配元素的属性值
5. attr(string key,object value) 为所有匹配的元素设置一个属性值
6. before(content) 在每个匹配的元素之前插入内容。
7.eq(int) 取消数组中的某一个元素.
8. focus() 获取焦点
9. blur()失去焦点
10.each() 以每一个匹配的元素作为上下文来执行一个函数
11. empty() 删除匹配的元素集合中所有的子节点
12. find(string expr) 搜索所有与指定表达式匹配的元素
13. get( Number 数字值 num取得第num个位置上的元素 )
14. hide() 隐藏显示的元素。
15. show( )显示隐藏的匹配元素
16. size( ) 当前匹配的元素数量。
17. select() 触发每一个匹配元素的select事件。这个函数会调用执行绑定到
select事件的所有函数。
18. unload() 在每一个匹配元素的unload事件中绑定一个处理函数
19.width() 取得第一个匹配元素当前计算的宽度值(px)。
20. val() 获得第一个匹配元素的当前值。
21. val( String ) 设置每一个匹配元素的值
22. text() 取得所有匹配元素的内容
23. text( String ) 设置所有匹配元素的文本内容。
24. toggle( ) 切换元素的可见状态。如果元素是可见的,切换为隐藏的;如果

元素是隐藏的,切换为可见的。
25. toggleClass( String CSS类名 ) 如果存在(不存在)就删除(添加)一个
类。
26. trigger( String type 要触发的事件类型 ) 在每一个匹配的元素上触发某类事件。
27. string $.trim(string str) 删除字符串两端的空白字符。
28. submit() 触发每一个匹配元素的submit事件。
29.submit( FunctionJavascript 函数 )每一个匹配元素的submit事件中绑定一个处理函数。
30. ready() 当DOM载入就绪可以查询及操纵时绑定一个要执行的函数。
31. remove() 从DOM中删除所有匹配的元素。
32. removeAttr(string name) 从每一个匹配的元素中删除一个属性
【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-BiLSTM模型的多变量输入超前多步光伏功率预测方法,并提供了Matlab代码实现。该研究结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力与双向长短期记忆网络(BiLSTM)对时间序列前后依赖关系的捕捉能力,构建了一个高效的深度学习预测模型。模型输入包含多个影响光伏发电的气象与环境变量,能够实现对未来多个时间步长的光伏功率进行精确预测,适用于复杂多变的实际应用场景。文中详细阐述了数据预处理、模型结构设计、训练流程及实验验证过程,展示了该方法相较于传统模型在预测精度和稳定性方面的优势。; 适合人群:具备一定机器学习和深度学习基础,熟悉Matlab编程,从事新能源预测、电力系统分析或相关领域研究的研发人员与高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于光伏电站功率预测系统,提升电网调度的准确性与稳定性;②为可再生能源并网管理、能量存储规划及电力市场交易提供可靠的数据支持;③作为深度学习在时间序列多步预测中的典型案例,用于科研复现与教学参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注数据归一化、CNN特征提取层设计、BiLSTM时序建模及多步预测策略的实现细节,同时可尝试引入更多外部变量或优化网络结构以进一步提升预测性能。
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