Raphaël—JavaScript Library

研究了一天的拉菲尔,呼呼,在我贫乏的JS基础上研究了这么些,算是初步完成我想要的效果吧,明天继续,希望能实现我要的效果

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        <title>Raphaël · Curver</title>
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body {
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color: #000;
font: 100.1% "Lucida Grande", Lucida, Verdana, sans-serif;
}
#holder {
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left: 50%;
margin: 0 0 0 -320px;
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}
#copy {
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<script type="text/javascript" src="../../jquery-1.7.1.min.js"></script>
<script type="text/javascript">
$(function(){
   var r = Raphael("holder", 620, 420);
   discattr = {fill: "#f00", stroke: "none"};
   discattr2 = {fill: "#fff", stroke: "none"};
       var x=20;
	   var y=20;
	   var ax=120;
	   var ay=50;
	   var bx=230;
	   var by= 300;
	   var zx= 270;
	   var zy= 300;
   (function () {
       var path = [["M", x, y], ["C", ax, ay, bx, by, zx, zy]];
		$("#ee").click(function(){
			r.circle(x, y, 5).attr(discattr),
			el =r.path(path).attr({fill: "none", stroke: "#fff", "stroke-width": 2,"opacity": 0}),
			el.animate({"opacity": 1}, 1000),
			r.circle(zx, zy, 5).attr(discattr2)
		});
   })();
})
</script>
    </head>
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        <div id="holder"></div>
        <div id="ee" style="width:100px; height:30px; line-height:30px; background:#f00; text-align:center; cursor:pointer;">btn</div>
    </body>
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基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机)(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于遗传算法的微电网调度模型,涵盖风能、太阳能、蓄电池和微型燃气轮机等多种能源形式,并通过Matlab代码实现系统优化调度。该模型旨在解决微电网中多能源协调运行的问题,优化能源分配,降低运行成本,提高可再生能源利用率,同时考虑系统稳定性与经济性。文中详细阐述了遗传算法在求解微电网多目标优化问题中的应用,包括编码方式、适应度函数设计、约束处理及算法流程,并提供了完整的仿真代码供复现与学习。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化案例,如负荷预测、储能配置、潮流计算等,展示了广泛的应用背景和技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能电网优化研究的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习遗传算法在微电网调度中的具体实现方法;②掌握多能源系统建模与优化调度的技术路线;③为科研项目、毕业设计或实际工程提供可复用的代码框架与算法参考; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注目标函数构建与约束条件处理,同时可参考文档中提供的其他优化案例进行拓展学习,以提升综合应用能力。
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