5、玩转图像翻转效果

玩转图像翻转效果

1. 图像翻转效果简介

图像翻转效果(Rollovers)是一种常见的网页交互效果,你肯定见过无数次了。当鼠标悬停在图像上时,图像会发生变化;鼠标移开后,图像又会恢复到原来的状态。这种效果能让你的网站更具交互性。

创建一个好的图像翻转效果,需要以下几个步骤:
- 告诉 JavaScript 检测能触发图像交换的鼠标事件。
- 根据鼠标事件,告诉 JavaScript 要交换的是哪几张图像。
- 用新图像替换旧图像。

2. 实际案例

2.1 Tin House 网站

Tin House(http://www.tinhouse.com)是一个文学期刊网站,其首页有一个小房子图标用于导航。当鼠标未悬停时,房子里的灯都是熄灭的;鼠标悬停在房子的不同部分时,相应区域的灯会亮起。

2.2 JavaScript 书籍首页

JavaScript 书籍首页也有一个简单的图像交换效果。当鼠标悬停在写着“Turn it over!”的图形上时,书籍的封面图像会切换为背面图像;鼠标移开后,又会切换回封面图像。

由于旧浏览器可能不支持图像翻转效果,或者用户可能关闭了 JavaScript,因此在创建这些效果时,还需要进行浏览器检测。同时,你还将学习到 JavaScript 中引号的处理方式,以及网页的层次结构模型(Document Object Model,DOM)在 JavaScript 语法中的体现。

3. 触发事件

到目前为止,我们看到的 JavaScript 代码都是在网页加载到浏览器时触发的。但

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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