小白做列表条目上下移

  注意事项:
  1. 做的时候要求,第一条不显示上移,最后一条不显示下移,这里的话 用到了<c:foreach></c:foreach>标签里面的方法
      <c:foreach items="${itemsList}"   var="it"  varStatus="Status">
      这里用到了 varStatus里面的 first 和 last特性来判断是否为一的哥和最后一个,比较简单
      例: <c:if test="${Status.first}">  这里写第一个需要添加的东西  </c:if>
           <c:if test="${Status.last}">  这里写最后一个需要添加的东西  </c:if>
   2.![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20190827144258867.png)
    span标签里面添加onclick方法注意方法的参数是“this”  是为了获取当前的操作属于哪个标签(span),在方法里面使用的
	function moveUp(e) {
	 		var that = $(e);  //这样的话就能根据that获取相邻的用得上的各个标签了。 为什么要用$() 把’e‘包起来, 目前还没弄明						   白,等我写完这一篇,就去查查  
	} 
 3.获取当前条目的参数(id, sequence),在获取前一条目的参数(如果是上移的话),通过一个ajaxSubmit 把参数提交到后台,做一个根据id更新sequence的操作就可以了,成功以后,反手刷新一下页面,想要的效果就出来了。
内容概要:本文档详细介绍了如何使用MATLAB实现粒子群优化算法(PSO)优化极限学习机(ELM)进行时间序列预测的项目实例。项目背景指出,PSO通过模拟鸟群觅食行为进行全局优化,ELM则以其快速训练和强泛化能力著称,但对初始参数敏感。结合两者,PSO-ELM模型能显著提升时间序列预测的准确性。项目目标包括提高预测精度、降低训练时间、处理复杂非线性问题、增强模型稳定性和鲁棒性,并推动智能化预测技术的发展。面对数据质量问题、参数优化困难、计算资源消耗、模型过拟合及非线性特征等挑战,项目采取了数据预处理、PSO优化、并行计算、交叉验证等解决方案。项目特点在于高效的优化策略、快速的训练过程、强大的非线性拟合能力和广泛的适用性。; 适合人群:对时间序列预测感兴趣的研究人员、数据科学家以及有一定编程基础并希望深入了解机器学习优化算法的工程师。; 使用场景及目标:①金融市场预测,如股票走势预测;②气象预报,提高天气预测的准确性;③交通流量预测,优化交通管理;④能源需求预测,确保能源供应稳定;⑤医疗健康预测,辅助公共卫生决策。; 其他说明:文档提供了详细的模型架构描述和MATLAB代码示例,涵盖数据预处理、PSO优化、ELM训练及模型评估等关键步骤,帮助读者全面理解和实践PSO-ELM模型。
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