2、jQuery学习指南:从入门到进阶

jQuery学习指南:从入门到进阶

1. 致谢与背景

开发和出版一个项目需要众多人员的付出,jQuery相关的项目也不例外。Manning的工作人员为确保项目达到预期质量付出了不懈努力,包括Marjan Bace、Al Scherer等众多人员。

同行评审人员也功不可没,他们帮助发现从简单拼写错误到术语和代码错误等各种问题,像Chris Maki、Christopher Haupt等。特别感谢Richard Scott - Robinson担任技术校对,他仔细检查了书中每个代码示例,还为内容的技术准确性提供了宝贵建议。

同时,感谢Dave Methvin为版本作序并认可工作,以及Bear Bibeault和Yehuda Katz之前编写的畅销版本。在个人层面,作者要感谢未婚妻Annarita,她的爱、耐心和支持让作者能专注项目。家人和朋友如Raffaele、Francesco Palladino等也给予了重要支持。作者还将项目献给所有怀揣梦想并为之奋斗的人。

2. jQuery学习的目标与适用人群

jQuery是互联网上最流行和广泛采用的JavaScript库。学习jQuery的目标是引导读者,无论其是初学者还是有一定基础的开发者,都能成为jQuery的专业人士。它深入涵盖了整个库,还包括Bower和QUnit等工具和框架,并倡导最佳实践。每个API方法都以易于理解的语法块呈现,描述了参数和返回值。

学习jQuery需要具备HTML、CSS和JavaScript的基础知识,但不要求有jQuery的前期知识,不过有相关知识可能会帮助更快吸收概念。

3. 内容框架

3.1 整

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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