轮播图

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第一是要实现无缝滚动,
第二是对运动函数进行封装,鼠标移入和鼠标移除事件;
’“向左”和“向右”两个按钮的点击事件实质是改变运动函数的运动方向,即运动速度的正负

  • 无缝滚动:要搞清楚,style.left和offsetLeft的区别,二者都能获取到元素的左边距,style.left是能对数值进行更改的,而offsetLeft只能获取标签的左边距值,且是数值型,可以进行加减乘除操作,所以改变左边距一般都是offsetLeft + speed+‘px’赋值给style.left。
  • 运动函数封装:在实现无缝滚动的基础上,要实现:鼠标移入和鼠标移除事件,移入的话就是清空定时器,移除的话图片要重新开始滚动,这就要求重新开定时器,运动函数也要重写一遍,为了降低冗余性,我们可以对函数进行封装,直接封装成moveTo函数,在移除的时候直接 div.onmouseover = moveTo; 就可实现相同的功能。
内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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