jQuery基础总结(一)

jQuery简介与优势
本文介绍了jQuery的基本概念,包括其创建背景、特点以及相较于其他JavaScript库的优势。此外还讲解了如何将DOM对象转换为jQuery对象的方法。


一、什么是jQuery

                     1、jQuery是由John Resig创建于2006年1月。

              2、jQuery是继prototype之后又一个优秀的JavaScript框架。

              3、jQuery是一个快速的,简洁的javaScript库。

              4、jQuery语法简洁、平台兼容性强。


二、jQuery库的优势

           1、轻量级、开源框架

           2、强大的选择器功能

           3、出色的DOM操作的封装

           4、可靠的事件处理机制

           5、完善的Ajax调用机制

           6、丰富的插件支持

           7、优雅的链式操作方式

           8、具有完善的API文档

           9、出色的浏览器兼容性


三、jQuery对象

           jQuery对象就是通过jQuery包装DOM对象后产生的对象。

           jQuery对象是jQuery框架独有无法与其它库的API交叉访问。

           jQuery对象只能使用现有jQuery API方法。

           示例:$("#test").html()

           获取ID为test的元素内的html代码。

           等同于用JS中DOM实现:

           document.getElementById("test ").innerHTML;


四、DOM转成jQuery对象

           1、虽然jQuery对象是包装DOM对象后产生的,但是jQuery无法使用DOM对象的任何方法,同理DOM对象也不能使用jQuery里的方法

           例如:

           如果获取的是jQuery对象,那么要在变量前面加上 $.

                  var $variable = jQuery 对象

                  var variable = DOM 对象

           2、对于已经是一个DOM对象,只需要用$()把DOM对象包装起来,就可以获得一个jQuery对象了。

           3、转换后就可以使用 jQuery中的方法


MATLAB代码实现了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和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,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归化:使用mapminmax将输入和输出归化到[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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