dom对象和jquery对象的区别

DOM

 

(文档对象模型(Document Object Model))



jQuery 对象就是通过 jQuery 包装 DOM 对象后产生的对象

jQuery 对象是 jQuery 独有的. 如果一个对象是 jQuery 对象, 那么它就可以使用 jQuery 里的方法: $(“#tab”).html();


jQuery 对象无法使用 DOM 对象的任何方法, 同样 DOM 对象也不能使用 jQuery 里的任何方法
建议约定: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



通过[index]获取的是原生的dom对象,能使用js原生调用方法(*但不能在jQuery中调用*)

通过.eq(index)  .get(index)获取的是jquery对象,能使用Jquery调用方法(*但不可在原生js中调用*)




DOM对象是我们用传统的方法(JavaScript)获得的对象,jQuery对象就是用jQuery的类库选择器获得的对象。JQuery对象就是通过jQuery包装DOM对象后产生的对象。JQuery对象是jQuery独有的,其可以使用jQuery里的方法,但是不能使用DOM的方法;

例如:

$("#color").html();//获取id为color的元素内的html代码,html()是jQuery特有的方法;
它等同于:
document.getElementById("color").innerHTML;

DOM对象就是javascript固有的一些对象。DOM对象能使用javascript固有的方法,但是不能使用jQuery里面的方法。

例如$("#id").innerHTML 和$("#id").checked之类的写法都是错误的,可以用$("#id").html()和$("#id").attr("checked")之类的 jQuery方法来代替。

var domObj =document.getElementById("id"); //DOM对象
var $obj =$("#id"); //jQuery对象;

jQuery对象和DOM对象的相互转换

jQuery对象转换成DOM对象

jquery提供了两种方法将一个jquery对象转换成一个dom对象,即[index]和get(index)。可能有人会觉得奇怪,怎么是用下标呢,没错,jquery对象就是一个数组对象.
下面代码将演示一个jquery对象转换成dom对象,再使用dom对象的方法

代码如下:

var$cr=$("#cr"); //jquery对象
var cr = $cr[0]; //dom对象 也可写成 var cr=$cr.get(0);
alert(cr.checked); //检测这个checkbox是否给选中

dom对象转换成jquery对象
对于一个dom对象,只需要用$()把dom对象包装起来,就可以获得一个jquery对象了,方法为$(dom对象);
复制代码 代码如下:

varcr=document.getElementById("cr"); //dom对象
var $cr = $(cr); //转换成jquery对象

转换后可以任意使用jquery中的方法了.

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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