JQuery初级入门

jQuery简介
jQuery相当于将JavaScript封装好了,可以拿来直接用,强调写的更少,做的更多,但因为是封装好的半成品,有很多东西可能用不到,也突出了效率低的缺点

JavaScriptDOM取得的是一个对象
jQuery取得的是一个集合
JavaScript使用属性操作页面属性
jQuery使用方法操作页面属性

转换
jQuery转为DOM对象 $(“p”)[0]
DOM转为jQuery对象 $(DOM对象)

jQuery常用方法
注意点:使用jQuery时一定要导包,若使用js,且要在引用js前导包

页面加载完才执行方法

$(function () {

});

通过ID选择器获取标签名

<span id="a">我是文本</span>
<script type="text/javascript">
	$(function () {
		var a=$("#a")[0].tagName;
		alert(a);
	});
</script>

类选择器

$(".aa");

标签选择器

$("span")

取得文本框value

<script type="text/javascript">
	$(function () {
		var a=$("#aa").val();
		alert(a);
	});
</script>

给文本框赋值

<input id="aa" type="text" value="kkk">
<script type="text/javascript">
	$(function () {
		var a=$("#aa").val("bbb");
	});
</script>

总结:操作文本可用text()方法,
操作css可用css()方法,
操作其他属性可用attr()方法,
无参数为取值,有参数为赋值,
若为多个值可用(“属性名”:“属性值”,“属性名”:“属性值”)

jQuery事件
实例:

<input id="a" type="button" value="按钮">
<script type="text/javascript">
	$(function () {
		$("#a").bind("click",function () {
			alert("成功触发事件");
		});
	});
</script>
<span id="a">文字</span>
<script type="text/javascript">
	$(function () {
		$("#a").hover(function () {
			$(this).css("color","red");
		},function () {
			$(this).css("color","blue");
		});
	});
</script>

submit提交事件
bind多次性可触发事件
one一次性触发事件
hover鼠标滑过事件
toggle多个事件

常用jQuery选择器
实例:
$(“span”:first)选中第一个
基本选择器
last选中最后一个
not排除什么
even选中偶数位,从下标0开始计数
odd选中奇数位
根据文字内容选择器
jQuery.contains(document.documentElement, document.body)
过滤选择器
$(“div”).children(".selected")
属性选择器
$(“input[type=button]”)

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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