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本文探讨了关于梦想与未来的思考,如何面对梦想的幻灭与未来的迷茫,在成长的过程中寻找真正的自我。
<div id="marquees">
<a href="javascript:">1,你可曾有过无数的梦想,</a><br>
<br>
<a href="javascript:">2,却在时光的流逝里幻灭 </a><br>
<br>
<a href="javascript:">3,你可曾对未来期待憧憬,</a><br>
<br>
<a href="javascript:">4,却在成长的岁月中迷失</a><br>
<br>
</div>
<script language="JavaScript">

marqueesHeight=200;
stopscroll=false;

with(marquees){
style.width=0;
style.height=marqueesHeight;
style.overflowX="visible";
style.overflowY="hidden";
noWrap=true;
onmouseover=new Function("stopscroll=true");
onmouseout=new Function("stopscroll=false");
}
document.write('<div id="templayer" style="position:absolute;z-index:1;visibility:hidden"></div>');

preTop=0; currentTop=0;

function init(){
templayer.innerHTML="";
while(templayer.offsetHeight<marqueesHeight){
templayer.innerHTML+=marquees.innerHTML;
}
marquees.innerHTML=templayer.innerHTML+templayer.innerHTML;
setInterval("scrollUp()",20);//越大越慢
}
document.body.onload=init;

function scrollUp(){
if(stopscroll==true) return;
preTop=marquees.scrollTop;
marquees.scrollTop+=1;
if(preTop==marquees.scrollTop){
marquees.scrollTop=templayer.offsetHeight-marqueesHeight;
marquees.scrollTop+=1;
}
}
</script>
内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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