属性读写操作注意事项

本文介绍了一个简单的HTML页面示例,该页面利用JavaScript实现按钮点击事件来动态改变段落文字的字体大小,并通过切换不同的样式类来改变背景颜色和文字颜色。通过这个例子,读者可以了解到如何在网页上应用基本的交互效果。
<!DOCTYPE html>
<html>
	<head>
		<meta charset="UTF-8">
		<title></title>
		
		<script>
			window.onload =function()
			{
				var oBtn1 = document.getElementById('btn1');
				var oBtn2 = document.getElementById('btn2');
				var oRed = document.getElementById('red1');
				var oYellow = document.getElementById('yellow1');
				var Op = document.getElementById('p1');
				var num = 15;
				oBtn1.onclick = function()
				{ 
					num++;
					//JS中不允许出现“-”,后面单词第一个字母大写。  eg:font-size:fontSize   padding-top:paddingTop 
					Op.style.fontSize = num+'px';
				};
				oBtn2.onclick = function()
				{
					num--;
					Op.style.fontSize = num+'px';
				};
				oRed.onclick = function(){
				/*	太过于复杂,建议把一下代码写到样式表里去。
					Op.style.width = '300px';
					Op.style.background = 'yellow';
					Op.style.border = '10px solid #ccc'
					Op.style.padding = '20px';
					Op.style.color = 'red';
					class 保留字  关键字:var function
					 class =>className*/
					Op.className = 'red';
				};
				oYellow.onclick = function()
				{
					Op.className = 'yellow';
				};
			};
		</script>
		<style>
			.red{width:300px;background: pink;border: 10px solid #ccc;padding:20px;color:yellow;}
			.yellow{width:300px;background: yellow;border: 10px solid #ccc;padding:20px;color:black;}
		</style>
	</head>
	<body>
		<input id="btn1" type="button" value="+"/>
		<input id="btn2" type="button" value="-"/>
		<input id="red1"  type="button" value="红"/>
		<input id="yellow1" type="button" value="黄"/>
		<p id="p1" >大家好~</p>      <!--此处不需要加类名  即,class = "red";-->
	</body>
</html>

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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