初识jQuery

本文介绍jQuery的基本概念,包括其创建背景、设计理念(write less, do more)、语法结构、页面元素操作方法(如addClass(), css(), show(), hide())及代码风格。同时,探讨了DOM模型、DOM对象与jQuery对象的区别及转换方法。

在这里插入图片描述

jQuery简介

jQuery由美国人John Resig于2006年创建
jQuery是目前最流行的JavaScript程序库,它是对JavaScript对象和函数的封装
它的设计思想是write less,do more
jQuery语法结构
工厂函数():将DOM对象转化为jQuery对象选择器selector:获取需要操作的DOM元素方法action():jQuery中提供的方法,其中包括绑定事件处理的方法∗∗jQuery操作页面元素∗∗使用addClass()方法为元素添加样式使用css()方法设置元素样式使用show()、hide()方法设置元素的显示和隐藏jQuery代码风格“():将DOM对象转化为jQuery对象 选择器 selector:获取需要操作的DOM 元素 方法action():jQuery中提供的方法,其中包括绑定事件处理的方法 **jQuery操作页面元素** 使用addClass( )方法为元素添加样式 使用css( )方法设置元素样式 使用show( )、hide( ) 方法设置元素的显示和隐藏 jQuery代码风格 “()DOMjQueryselectorDOMaction()jQueryjQuery使addClass()使css()使show()hide()jQuery”等同于“ jQuery ”
$(document).ready()=jQuery(document).ready()
$(function(){…})=jQuery (function(){…})
链式操作
对一个对象进行多重操作,并将操作结果返回给该对象
$(“h2”).css(“background-color”,"#ccffff").next().css(“display”,“block”);
DOM模型
浏览器把HTML文档的元素转换成节点对象,所有节点组成了一个树状结构
DOM对象和jQuery对象
var objDOM=document.getElementById(“title”);

var objHTML=objDOM.innerHTML;
jQuery对象:使用jQuery包装DOM对象后产生的对象,它能够使用jQuery中的方法
KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '#' at position 3: ("#̲title").html( )…()函数进行转化:$(DOM对象)
var txtName =document.getElementById(“txtName”);
var txtName=txtName =txtName=(txtName);
注意
jQuery对象命名一般约定以$开头

在事件中经常使用$(this),this是触发该事件的对象

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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