8、jQuery元素选择与操作全解析

jQuery元素选择与操作全解析

1. jQuery剩余过滤器列表

jQuery提供了丰富的选择器,但并非能覆盖所有使用场景。以下是jQuery支持的剩余过滤器列表:
| 选择器 | 描述 | 是否在CSS中 |
| — | — | — |
| :animated | 仅选择当前处于动画控制下的元素 | |
| :header | 仅选择标题元素: <h1> <h6> | |
| :hidden | 仅选择隐藏的元素 | |
| :lang(language) | 选择指定语言的元素 | ✓ |
| :not(selector) | 否定指定的选择器 | ✓ |
| :root | 选择文档的根元素 | ✓ |
| :target | 选择文档URI的片段标识符所指示的目标元素 | ✓ |
| :visible | 仅选择可见的元素 | |

2. 自定义过滤器的创建

2.1 自定义过滤器的需求

尽管jQuery提供了众多选择器和过滤器,但仍可能遇到未覆盖的用例,或者需要重复进行相同的选择和过滤操作。此时,可以创建自定义过滤器(也称为自定义选择器或自定义伪选择器)来简化操作。

2.2 创建自定义过滤器的方法

在jQuery中,有两种创建自定义过滤器的方法。从jQuery 1.8开始,推荐使用新方法,旧方法已被弃用。以下是新方法的示例:
假设正在开发一个技术游戏,有一个关卡列表,每个关卡有难度等级、可获得的点数和所需技

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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