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最新推荐文章于 2023-05-23 11:56:06 发布
原创 最新推荐文章于 2023-05-23 11:56:06 发布 · 209 阅读 · 0 ·
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博客内容提及jQuery，jQuery是前端开发中常用的库，能简化HTML文档遍历、事件处理、动画设计和Ajax交互等操作，在前端开发领域应用广泛。
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CJW的博客
07-28 9820
jQuery jQuery是一个JavaScript函数库，是一个轻量级的"写的少，做的多"的JavaScript库。 jQuery库包含以下功能： HTML 元素 选取 HTML 元素 操作 CSS 操作 HTML 事件函数 JavaScript 特效 动画 HTML DOM 遍历和修改 AJAX 除此之外，JQuery还提供了大量的插件。目前兼容于所有主流浏览器。 jQuery 语法 通过 jQuery，您可以选取（查询，query） HTML 元素，并对它们执行"操作"（actions）。jQu
JQuery的引用
zwjl1017的博客
04-01 4247
最近在做的项目是用JQuery开发的，但是在JQuery这项技术上，资质尚浅，特意学习一下，做一些笔记，有不对之处希望大佬们多多指教！ JQuery的下载和引入 在JQuery官网上 （Download jQuery | jQuery）jQuery: The Write Less, Do More, JavaScript Libraryhttps://jquery.com/download/ 标记的是开发环境下的版本，按个人需要去使用版本，点开以后直接全选复制，在项目中创建一个js文件（例：JQue
前端基础之jQuery
qq_53350943的博客
04-07 4041
jQuery是一个封装JS的框架。 使用jQuery可以更方便的编写JS脚本实现的功能。 jQuery 是一个 JavaScript 库。 jQuery 极大地简化了 JavaScript 编程。 HTML 元素选取 HTML 元素操作 CSS 操作 HTML 事件函数 JavaScript 特效和动画 HTML DOM 遍历和修改 AJAX（重要
jQuery 遍历对象
m0_67458498的博客
03-28 4432
遍历对象 $.each(对象，function(k 对象属性变量，v对象属性值变量） var cat={ name:'kitty'; age:5 climb:function(){ console.log('在爬树') } $.each (cat,function(k,v){ console.log(k+':'+v); }) 遍历数组 $.each(数组，function(k元素下标变量，v元素值变量{});) var color=['red','blu
jQuery选择器
m0_57774967的博客
06-16 4943
jQuery选择器是jQuery为我们提供的一组方法，让我们更加方便的获取到页面中的元素（注意：jQuery选择器返回的是jQuery对象）jQuery选择器有很多，基本兼容了CSS1到CSS3所有的选择器，并且jQuery还添加了很多更加复杂的选择器jQuery选择器虽然很多，但是选择器之间可以互相替代，就是说获取一个元素，会有很多种方法获取到，所以平时真正能用到的只是少数的最常用的选择器...
jquery在线引用
jiufu_的博客
07-15 5260
直接引如下的即可 <scripttype="text/javascript"src="https://cdn.bootcss.com/jquery/3.2.1/jquery.min.js"></script>
jQuery-3.4.1下载
cheng1a的博客
02-11 6120
jQuery-3.4.1下载 链接：https://pan.baidu.com/s/1Z1mjG00jzSzXEmXNtvFT8g 提取码：0430
jQuery的下载及安装
weixin_64812436的博客
10-17 5759
1、下载地址：https://jquery.com/，点击Download jQuery下载 2、继续点击如下图所示 3、点击后会出现如图所示清况，先Ctrl+A全选，再Ctrl+C复制 4、在 vs code 新建js文件，名字自己取，我取的是jquery.js 5、使用时，用script标签导入jquery.js文件，即可正常调用jquery里面的方法
Jquery遍历元素
qq_43781887的博客
07-12 5248
在讲这个之前，建议先看一下jquery的隐式迭代，这个就不多说了，隐式迭代的缺点在于它只能集体进行操作不能只针对某个元素进行操作，可以看下面的代码： 如果想要依次对遍历的元素进行操作需要用each方法，语法是：$('div').each(function(index,domEle){})1.each()方法遍历匹配每一个元素。2.里面的回调函数有两个参数分别是index和domEle，index是每个元素的索引号，domEle是每个DOM元素对象，不是jquery对象，所以如果要用jquery的方法必须
前端 jQuery框架
m0_65731386的博客
05-23 2585
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【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
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【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）
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基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
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【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）
11-26
【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
【大数据搜索技术】Elasticsearch7.8安装部署与集群管理：基于CentOS的分布式搜索引擎配置及性能优化实践
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内容概要：本文详细介绍了Elasticsearch 7.8的安装部署及核心功能应用，涵盖环境准备、解压配置、启动优化、集群搭建、分片管理、健康监控等内容，并结合Kibana和Logstash构建完整的ELK日志分析体系。文章还讲解了中文分词器IK的使用、快照备份与恢复机制，以及如何通过Filebeat采集Nginx等服务的日志数据并进行可视化展示，系统性地呈现了Elasticsearch在实际生产环境中的部署与运维流程。; 适合人群：具备Linux基础和一定运维经验的技术人员，尤其是从事日志分析、搜索系统搭建或中间件维护的开发与运维工程师；适合初学者入门Elasticsearch及相关生态组件。; 使用场景及目标：①掌握Elasticsearch单节点与集群环境的安装与配置；②理解索引、分片、副本等核心概念并应用于实际业务；③构建基于Filebeat+Logstash+ES+Kibana的日志采集与分析链路；④实现数据的备份恢复与中文检索功能； 阅读建议：建议按照文档顺序逐步操作，重点关注配置参数调优与常见错误处理（如权限、虚拟内存限制），动手实践集群部署与日志采集流程，结合Kibana进行数据验证与可视化分析，加深对ELK生态协同工作的理解。
commonapi-dbus-demo
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