JQuery基本选择器

本文详细介绍了jQuery中的基本选择器,包括标签、类、ID选择器等,并解释了如何使用后代、子选择器及属性和过滤选择器来精确地定位DOM元素。
基本选择器
标签$("标签") ☆☆☆☆☆
类$(".类名")☆☆☆☆☆
ID$("#id")☆☆☆☆☆
交集$("选择器1选择器2")
并集$("选择器,1选择器2")
后代$("父亲 后代")☆☆☆☆☆
子选择器$("父亲>儿子")
后一个$("选择器1+next")==$().next();
后面全部$("选择器~")
属性选择器
$("[属性]"),有属性即可☆☆☆☆☆
$("[属性=值]")☆☆☆☆☆
$("[属性!=值]")
$("[属性^=值]")属性以某个字符开始☆☆
$("[属性$=值]")属性以某个字符结束
$("[属性*=值]")属性包含某个字符☆☆
过滤选择器
$(":first")第一个==eq(0)
$(":last")最后一个
$(":even")偶数☆☆☆☆☆
$(":odd")奇数☆☆☆☆☆
$(":eq(n)")第n个===$().eq(n)
$(":gt(n)")>n
$(":lt")<n
$(":not(选择器)")除啦某个选择器
$(":visible")选择可见元素
$(":hidden")隐藏元素
$(":focus")当前焦点元素
【轴承故障诊断】加权多尺度字典学习模型(WMSDL)及其在轴承故障诊断上的应用(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了加权多尺度字典学习模型(WMSDL)在轴承故障诊断中的应用,并提供了基于Matlab的代码实现。该模型结合多尺度分析与字典学习技术,能够有效提取轴承振动信号中的故障特征,提升故障识别精度。文档重点阐述了WMSDL模型的理论基础、算法流程及其在实际故障诊断中的实施步骤,展示了其相较于传统方法在特征表达能力和诊断准确性方面的优势。同时,文中还提及该资源属于一个涵盖多个科研方向的技术合集,包括智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域的Matlab仿真案例。; 适合人群:具备一定信号处理和机器学习基础,从事机械故障诊断、工业自动化、智能制造等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习并掌握加权多尺度字典学习模型的基本原理与实现方法;②将其应用于旋转机械的轴承故障特征提取与智能诊断;③结合实际工程数据复现算法,提升故障诊断系统的准确性和鲁棒性。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注字典学习的训练过程与多尺度分解的实现细节,同时可参考文中提到的其他相关技术(如VMD、CNN、BILSTM等)进行对比实验与算法优化。
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