【实用随记】失焦和双击

本文详细介绍了在文件管理中如何实现点击与双击事件的响应机制,包括切换选中状态、背景颜色改变以及文件子文件夹加载逻辑。
$('.folder-height').bind({
        click:function(){
          $('.selected').removeClass('selected');
          $(this).toggleClass('selected');
          $('#folder-confirm').css('background-color','#2D93E5');
          event.stopPropagation();
        },
        dblclick:function(){
          var that = $(this);

          event.stopPropagation();
          $('.selected').removeClass('selected');
          that.toggleClass('selected');
          $('#folder-confirm').css('background-color','#2D93E5');
          //about subfile
          if(that.parent('.folder-each').siblings('.trangle').hasClass('tr-empty')){
            that.parent('.folder-each').siblings('.trangle').addClass('loading');
            setTimeout(function () {
            foDblclick(that);
            that.parent('.folder-each').siblings('.trangle').removeClass('loading');
            },500);
          }else{
            foDblclick(that);
          }
        }
      });
 $('#popup').bind('click', function(){
        //console.dir(event);
        if(!$(event.target).hasClass('trangle,folder-each')){
          $('.selected').removeClass('selected');
          $('#folder-confirm').css('background-color','#aaa');
        }


      });

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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