jQuery 全反选,单删,批删

本文介绍了一个使用JavaScript和jQuery实现的批量删除功能,包括前端选择项的处理和后端的删除操作。通过AJAX调用实现了数据的异步更新,并且在前端提供了全选、全不选及反选的功能。
//批删
$('#del_all').click(function(){

var checkAll=$('input[name="abc"]:checked'); //获取全部的复选框
//alert(checkAll);
var length=checkAll.length; //计算长度

var arr=new Array(); //定义数组

var str=""; //定义字符串
//循环
$.each(checkAll,function(k,v){
//判断是否选中
if(checkAll[k].checked){
arr.push(checkAll.eq(k).attr('tid'));
}
//alert(arr);
})
//alert(arr);
//转化为字符串
str=arr.join(',');
//alert(str);
//ajax
var url="?r=admin/all"; //地址
$.get(url,{str:str},function(msg){
if(msg){
//alert(msg);
//window.location.reload(); //刷新页面
//节点删除
$.each(arr,function(k,v){
$('#tr_'+v).remove();
});
}
},'json');
});
//批删后台处理
public function actionAll()
{
//接值
$str=Yii::$app->request->get('str');
//删除
$res=Yii::$app->db->createCommand("delete from `admin` WHERE `admin_id` in ($str)")->execute();

if($res){
echo json_encode(1);
}else{
echo json_encode(0);
}
}

//全选/全不选
$("#quan").click(function(){
if($('input[type="checkbox"]').prop("checked") == true)
{
$('input[type="checkbox"]').prop("checked", false);
}else
{
$('input[type="checkbox"]').prop("checked", true);
}
});
//反选
$("#fan").click(function () {
$('input[type="checkbox"]').each(function () {
$(this).prop("checked", !$(this).prop("checked"));
});
});
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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