jQuery使用之(四)

jQuery 插件

 

表单验证插件常用插件

--formValidator

--jQuery.validator

--easyForm

一,formValidator  表单验证插件

 

 

formValidator 官网:http://www.formvalidator.net/

 

 

 

 

 

公共函数

 

--$.formValidator.initConfig()        对验证操作做初始化(可以没有参数,但必须出现在所有验证的最上方)

--$.formValidator.PageIsValid()    指定租的表单元素是否都已通过验证,通过true,否则false

 

 

 

 

 

二,zTree控件

 

 

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Title</title>
    <link rel="stylesheet" type="text/css" href="zTree_v3/css/zTreeStyle/zTreeStyle.css">
    <script src="zTree_v3/js/jquery-3.2.1.min.js"></script>
    <script src="zTree_v3/js/jquery.ztree.all.min.js"></script>
    <script src="zTree_v3/js/jquery.ztree.exhide.min.js"></script>
    <script>
        var setting = {
            data:{
                simpleData:{
                    enable:true,
                    idKey:"id",
                    pIdKey:"pid"
                }
            },
            check:{
                enable:true,
                chkboxType:{
                    "Y":"ps","N":"ps"
                }
            }
        }
        var znodes = [
            {name:"国家",id:"0",pid:"0",desc:"描述的是国家城市的概况"},
            {name:"中国",id:"10",pid:"0",desc:"中华人民共和国"},
            {name:"北京市",id:"101",pid:"10",desc:"中华人民共和国首都"},
            {name:"天津市",id:"102",pid:"10",desc:"中国河北省省会"},
            {name:"上海市",id:"103",pid:"10",desc:"中国第一大城市"},
            {name:"深圳市",id:"104",pid:"10",desc:"中国南海边的发达城市"},
            {name:"美国",id:"20",pid:"0",desc:"美利坚合众国"},
            {name:"华盛顿",id:"201",pid:"20",desc:"美利坚合众国的首都"},
            {name:"纽约",id:"202",pid:"20",desc:"美国最大最繁华的城市"},
            {name:"洛杉矶",id:"203",pid:"20",desc:"美国大城市之一"}
        ]


        $(function () {
            $.fn.zTree.init($("#ztree"),setting,znodes);
        });
    </script>
</head>
<body>
    <ul id="ztree" class="ztree"></ul>
</body>
</html>

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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