javascripte14

本文介绍了JavaScript中数学对象的应用,包括随机数生成、日期计算等实用案例,同时涵盖了字符串对象的创建及多种方法的使用。
 

ceil (數值)            ->傳回無條件進位後的值<o:p></o:p>

floor (數值)          ->傳回無條件捨去後的值<o:p></o:p>

max (數值1,,數值N)       ->傳回最大的數值<o:p></o:p>

min (數值1,,數值N) ->傳回最小的數值<o:p></o:p>

pow (底數,指數)   ->傳回底數之指數次方值<o:p></o:p>

<Script><o:p></o:p>

with(document)<o:p></o:p>

{<o:p></o:p>

       write("max(3,5)     = ",Math.max(3,5),"<BR>")<o:p></o:p>

       write("min(3,5)     = ",Math.min(3,5),"<BR>")<o:p></o:p>

       write("亂數    = ",Math.random(),"<BR>")<o:p></o:p>

       write("PI = ",Math.PI,"<BR>")<o:p></o:p>

       write("sin(30') = ",Math.sin(Math.PI/6)*100,"<BR>")<o:p></o:p>

       write("cos(30')       = ",Math.cos(Math.PI/6)*100)<o:p></o:p>

}<o:p></o:p>

</Script><o:p></o:p>

數學物件範例<o:p></o:p>

<Script><o:p></o:p>

<o:p> </o:p>

       var now = new Date()<o:p></o:p>

       var firstDay = new Date(2002,2,1,0,0,0)<o:p></o:p>

       var duration = now - firstDay<o:p></o:p>

       var msPerDay = 24 * 60 * 60 * 1000   //換算成毫秒<o:p></o:p>

       days = Math.round(duration/msPerDay)<o:p></o:p>

<o:p> </o:p>

       alert("我學習JavaScript已經有"+days+"天了")<o:p></o:p>

<o:p> </o:p>

</Script> <o:p></o:p>

綜合範例日期與數學物件<o:p></o:p>

依下列要求修改上例的輸出結果<o:p></o:p>

<o:p> </o:p>

使用者可以自行輸入起始日。<o:p></o:p>

修飾輸出入畫面 (Lay out)<o:p></o:p>

練習2-3<o:p></o:p>

<Script><o:p></o:p>

   motto = new Array(3);<o:p></o:p>

   motto[0] = "只隔著牆對你笑,而不爬過來的才是好鄰居";<o:p></o:p>

   motto[1] = "買人壽保險和賭徒最大的不同是:前者死了才會贏,後者贏了才會死";<o:p></o:p>

   motto[2] = "民進黨和國民黨最大的不同是:民進黨拿了錢什麼都幹,國民黨拿了錢什麼都不幹";<o:p></o:p>

<o:p> </o:p>

   var random = Math.random() * 10;<o:p></o:p>

   var index = Math.floor(random)%3;<o:p></o:p>

   document.write(motto[index]);<o:p></o:p>

</Script><o:p></o:p>

數學物件範例 動態顯示格言<o:p></o:p>

<script><o:p></o:p>

   function pickapic(){<o:p></o:p>

      var picname = new Array()<o:p></o:p>

      picname[0] = "a.gif";    picname[1] = "b.gif";<o:p></o:p>

      picname[2] = "c.gif";    picname[3] = "d.gif";<o:p></o:p>

      picname[4] = "e.gif";    picname[5] = "f.gif";<o:p></o:p>

      picname[6] = "g.gif";    picname[7] = "h.gif";<o:p></o:p>

   var which = Math.floor(Math.random()*100)%8;<o:p></o:p>

   random_pic.src = picname[which];<o:p></o:p>

   }<o:p></o:p>

</script><o:p></o:p>

<o:p> </o:p>

<body onload="pickapic()"><o:p></o:p>

<img name="random_pic"><o:p></o:p>

</body><o:p></o:p>

數學物件範例 動態顯示圖片<o:p></o:p>

建立字串物件的語法如下。<o:p></o:p>

字串物件 (String Object)<o:p></o:p>

變數 = “字串”<o:p></o:p>

字串物件名稱 = new String (字串)<o:p></o:p>

使用字串物件的語法如下。<o:p></o:p>

字串物件 (String Object)<o:p></o:p>

字串物件名稱.特性<o:p></o:p>

字串物件名稱.方法(參數)<o:p></o:p>

字串物件可搭配的特性如下。<o:p></o:p>

字串物件特性<o:p></o:p>

length             ->傳回字串長度<o:p></o:p>

prototype ->原型。用於製作特殊的特性<o:p></o:p>

字串物件可使用的方法如下。<o:p></o:p>

字串物件方法(1)<o:p></o:p>

big()       ->傳回大字體              <BIG><o:p></o:p>

blink()     ->傳回閃爍字體           <BLINK><o:p></o:p>

bold()      ->傳回粗黑字體           <B><o:p></o:p>

fixed()     ->傳回打字機字體       <TT><o:p></o:p>

italics()    ->傳回斜體字體           <I><o:p></o:p>

small()    ->傳回小字體              <SMALL><o:p></o:p>

strike()    ->傳回劃掉字體         <STRIKE><o:p></o:p>

sub()       ->傳回下標字              <SUB><o:p></o:p>

sup()       ->傳回上標字              <SUP><o:p></o:p>

字串物件可使用的方法如下。<o:p></o:p>

字串物件方法(2)<o:p></o:p>

link(連接網址)       ->產生超連結<o:p></o:p>

数据集介绍:电力线目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:电力线目标检测数据集 图片数量: 训练集:2898张图片 验证集:263张图片 测试集:138张图片 总计:3299张图片 分类类别: 类别ID: 0(电力线) 标注格式: YOLO格式,包含对象标注信息,适用于目标检测任务。 数据格式:JPEG/PNG图片,来源于空中拍摄或监控视觉。 二、适用场景 电力设施监控与巡检: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和定位电力线的AI模型,用于无人机或固定摄像头巡检,提升电力设施维护效率和安全性。 能源与公用事业管理: 集成至能源管理系统中,提供实时电力线检测功能,辅助进行风险 assessment 和预防性维护,优化能源分配。 计算机视觉算法研究: 支持目标检测技术在特定领域的应用研究,促进AI在能源和公用事业行业的创新与发展。 专业培训与教育: 数据集可用于电力行业培训课程,作为工程师和技术人员学习电力线检测与识别的重要资源。 三、数据集优势 标注精准可靠: 每张图片均经过专业标注,确保电力线对象的定位准确,适用于高精度模型训练。 数据多样性丰富: 包含多种环境下的电力线图片,如空中视角,覆盖不同场景条件,提升模型的泛化能力和鲁棒性。 任务适配性强: 标注格式兼容YOLO等主流深度学习框架,便于快速集成和模型开发,支持目标检测任务的直接应用。 实用价值突出: 专注于电力线检测,为智能电网、自动化巡检和能源设施监控提供关键数据支撑,具有较高的行业应用价值。
【弹簧阻尼器】基于卡尔曼滤波弹簧质量阻尼器系统噪声测量实时状态估计研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于卡尔曼滤波的弹簧质量阻尼器系统噪声测量与实时状态估计”展开研究,利用Matlab代码实现对系统状态的精确估计。重点在于应用卡尔曼滤波技术处理系统中存在的噪声干扰,提升对弹簧质量阻尼器系统动态行为的实时观测能力。文中详细阐述了系统建模、噪声特性分析及卡尔曼滤波算法的设计与实现过程,展示了滤波算法在抑制测量噪声、提高状态估计精度方面的有效性。同时,该研究属于更广泛的信号处理与状态估计技术应用范畴,适用于复杂动态系统的监控与控制。; 适合人群:具备一定控制系统理论基础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事动态系统建模、状态估计与滤波算法研究的相关人员。; 使用场景及目标:①应用于机械、航空航天、自动化等领域中对振动系统状态的高精度实时估计;②为噪声环境下的传感器数据融合与状态预测提供算法支持;③作为卡尔曼滤波算法在实际物理系统中应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实践,深入理解系统建模与滤波器设计的关键步骤,关注噪声建模与滤波参数调优对估计性能的影响,并可进一步拓展至扩展卡尔曼滤波(EKF)或无迹卡尔曼滤波(UKF)在非线性系统中的应用。
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