30、jQuery 与 DOM 操作全解析

jQuery 与 DOM 操作全解析

1. 使用 $(document).ready() 智能启动脚本

在创建网页时,有时我们希望 JavaScript 根据从服务器接收的数据,或者基于用户浏览器或屏幕的某些特性来操作页面。我们期望这些操作在浏览器读取完页面的 HTML 后立即执行,这意味着 DOM 已加载到浏览器中,这样就不会尝试去更改浏览器还未识别的元素。

W3C DOM 提供了 DOMContentLoaded 事件来实现这一功能,但旧版本的 Internet Explorer 直到版本 9 才支持该事件。因此,jQuery 提供了 $(document).ready() 方法,它能让我们在文档/DOM “就绪” 时立即运行代码。

例如,将之前的示例改写为使用 $(document).ready() 的形式如下(ch11_eg04.js):

$(document).ready( function() {
  $( "#greeting" ).text( "It's time to learn about jQuery" );
});

这里的关键区别在于,我们要运行的代码被包裹在一个匿名函数中。这意味着我们想要执行的任何语句都被封装在这个匿名函数里,它们将在 $(document).ready() 事件触发时执行。如果不这样做,而是像下面这样直接将 jQuery 语句放在 $(document).ready()

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以面掌握该方法的核心技术要点。
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