jQuery04

这篇博客详细介绍了jQuery中的DOM加载、事件绑定、事件传播、事件坐标以及动画效果的实现。包括window.onload和jQuery方式的DOM加载,元素级事件绑定及合成事件如hover和toggle,事件传播的阻止以及事件坐标的不同属性。此外,还展示了jQuery中的动画效果,如show/hide/toggle用于显示和隐藏元素,slideUp/slideDown/slideToggle的滑动效果,以及fadeIn/fadeOut/fadeToggle的淡入淡出动画。文中通过实例演示了如何应用这些概念,包括点击按钮实现元素的显示隐藏,以及鼠标移动时元素的位置和大小变化。同时,还涉及到表格中删除按钮的事件处理和自定义动画效果的实现。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

一.事件

加载Dom两种方式

window.onload方式

jQuery方式

绑定事件两种方式

元素.on("事件名",function(){})

元素.事件名(function(){})

合成事件/事件切换

hover():鼠标悬停合成事件

toggle():鼠标点击合成事件

事件传播(事件冒泡)

传播:小-->中-->大

阻止传播:事件后面加上return false

事件坐标

offsetX:当前元素左上角

clientX:窗口左上角

pageX:网页左上角

移除事件

元素.unbind("事件名")

二.动画效果

基本

显示:show(Time)

隐藏:hide(Time)

切换:toggle(Time)

滑动

slideUp(Time):动画收缩(向上滑动)-->隐藏

slideDown(Time):动画展开(向上滑动)-->显示

slideToggle(Time):动画切换

淡入淡出(透明度)

fadeIn(Time):淡入(透明度减少)

fadeOut(Time):淡出(透明度增大)

fadeToggle(Time):切换

自定义动画

元素.animate({属性:属性值},Time)

缩放 width , height

移动 top,left

移动 (本元素),距离  top="+=",left="-="

——————————————————————

案例

<!DOCTYPE html>
<html>
    <head>
        <meta charset="utf-8">
        <title></title>
        <style>
        div{
            width: 100px;
            height: 100px;
            display: inline-block;
            background: red;
            //position:absolute
            margin:auto
        }
        </style>
    </head>
    <body>
        <script src="js/jquery-3.5.1.js"></script>
        <div></div>
        <a href="https://www.baidu.com">
            <p>hd</p>
        </a>
        <button οnclick="$('div').toggle(1000)">点我</button>
        <script>
        $("p").click(()=>{
            return false //阻止事件的冒泡
        })
            //事件
            //点击 onclick
            //鼠标 onmouseover onmouseout onmousemove onmouseleave
            //键盘 onkeydown onkeyup onkeypress
            //onsubmit 表格提交 onreset
            //onchange 输入框的值发生改变的时候
            //onblur 失去/onfocus 得到
            //jquery的事件就是js去掉on
            //js的事件只有一个
            //jquery能有多个事件
            $(() => {
                $("table").on("click", "button", function() {
                    $(this).parents("tr").remove()
                })
                $("#add").click(function() {
                    let str = `<tr>
                <td>苹果</td>
                <td><button>删除</button></td>
            </tr>`
                    $("table").append(str)
                })
                $("body").mousemove(e=>{
                    //e就是事件对象
                    console.log(e.clientX,e.pageX,e.offsetX)
                })
                $("body").unbind("mousemove")
                
                $("div").mouseover(function (){
                    $(this).animate({
                        width:"300px",
                        height:"300px",
                        left:"30px",
                        top:"30px"
                    })
                })
            })
        </script>
        
        <table border="">
            <tr>
                <td>苹果</td>
                <td><button>删除</button></td>
            </tr>
        </table>
        <button id="add">增加</button>
    </body>
</html>

数据集介绍:淋巴细胞、中性粒细胞与鳞状细胞癌检测数据集 一、基础信息 数据集名称:淋巴细胞、中性粒细胞与鳞状细胞癌检测数据集 数据规模: - 训练集:5,205张医学图像 - 验证集:240张医学图像 - 测试集:220张医学图像 病理分类: - Lymphocytes(淋巴细胞):免疫系统核心细胞,参与病毒防御与肿瘤监控 - NE(中性粒细胞):急性炎症标志物,反映感染与组织损伤 - SCC(鳞状细胞癌):常见上皮组织恶性肿瘤,需早期精准识别 标注规范: - YOLO格式标注,支持目标检测模型训练 - 包含多边形坐标标注,适配病理切片分析需求 二、核心应用 数字病理诊断系统: 支持开发白细胞亚型自动分类系统与鳞癌检测算法,辅助显微镜图像分析,提升病理科工作效率。 血液病辅助诊断: 通过淋巴细胞/中性粒细胞比例分析,为白血病、淋巴瘤等血液疾病提供AI辅助判断依据。 癌症筛查研究: 包含鳞状细胞癌阳性样本,适用于皮肤癌、头颈癌等上皮源性肿瘤的早期筛查模型开发。 医学影像教学: 提供标注规范的病理图像数据,适用于医学院校的细胞形态学教学与AI医疗交叉学科实训。 三、核心优势 临床病理学深度适配: 涵盖血液系统关键细胞类型与高发癌症类别,标注经病理专家双重校验,确保医学准确性。 多场景检测能力: 同时支持血涂片细胞分类与组织切片癌变区域检测,满足复合型医疗AI产品开发需求。 数据分布专业化: 按医学研究标准划分训练集/验证集/测试集,包含典型病例与边缘案例,强化模型鲁棒性。 跨任务兼容性: YOLO标注格式可直接用于目标检测训练,同时支持转换为分类、实例分割等扩展任务。
数据集介绍:自动驾驶交通障碍物目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:自动驾驶交通障碍物目标检测数据集 数据规模: - 训练集:10,627张图片 - 验证集:1,298张图片 - 测试集:1,272张图片 分类类别: - Car(汽车):道路主要交通工具,包含多种车型 - Motorbike(摩托车):两轮机动车辆及骑行者 - Person(行人):道路行人及动态行为 - Pole(杆状物):路灯杆、交通标志杆等垂直障碍物 - Reflective_cone(反光锥):道路施工警示标识 - Truck(卡车):大型货运车辆及特殊运输车 标注格式: YOLO格式标注,包含边界框坐标与类别编码,适配YOLOv3/v5/v8等主流检测框架 二、适用场景 自动驾驶感知系统开发: 训练车载摄像头实时识别道路障碍物,支持ADAS系统进行碰撞预警和路径规划 交通监控系统优化: 提升电子警察系统对复杂交通元素的识别准确率,支持违章行为分析 机器人视觉导航: 为服务机器人/AGV提供室外环境感知能力,实现动态障碍物避让 学术研究应用: 支持多目标检测算法研究,包含小目标(反光锥)与大尺度目标(卡车)的检测优化 三、数据集优势 场景适配性强: 覆盖6类道路核心障碍物,包含静态设施(杆状物)与动态目标(行人、车辆)的多样化组合 标注专业化: 采用YOLO工业标准标注规范,坐标精度达小数点后6位,支持像素级检测需求 数据分布均衡: 万级训练样本量配合科学划分的验证/测试集,满足模型开发全流程需求 跨模型兼容性: 原生支持YOLO系列算法,可快速迁移至Faster R-CNN、RetinaNet等检测框架
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