推荐如何手写jQuery插件教程实例

本文介绍了一个使用jQuery实现的表格美化插件tableUI,该插件通过为表格的不同行添加不同样式来提升用户体验,包括奇偶行颜色交替及鼠标悬停高亮功能。

不急着写,先想想实现原理

还不急,先想想实现原理。必要的时候,先写出简单的实现的原型。

我的这个美化表格的例子,实现原理倒是简单,无非就是找到表格的奇偶行,然后添加不同的class,活动行高亮显示也很简单,只要判断mouseover事件,然后添加一个class,mouseout的时候,再去掉这个class即可。

一个通用的框架

在动手写自己的jQuery插件之前,自然是先研究一下别人写的插件了。其实写jQuery也基本有一个通用的框架。行,那咱也把这框架照搬过来吧。

(function($){
    $.fn.yourName = function(options){
        //各种属性、参数
        }
        var options = $.extend(defaults, options);
        this.each(function(){
        //插件实现代码
        });
    };
})(jQuery);

有了这个,咱就可以往里面套东西了。

名号、参数和属性

好不容易开始闯荡江湖了,一定要有一个响亮的名号才行,这样走在江湖上,才能够屌,够威风。不信,你听听人家“中国牙防组”!所以,咱这里一定要起个响亮的名号,一定要简单、明了、够权威。所以,决定了,就叫做“tableUI”了!

参数和属性也很简单,无非就是三个class的名称。就叫做:evenRowClass、oddRowClass和activeRowClass吧。

所以,上面的框架,咱就把上半身给填上了。

(function($){
    $.fn.tableUI = function(options){
        var defaults = {
            evenRowClass:"evenRow",
            oddRowClass:"oddRow",
            activeRowClass:"activeRow"            
        }
        var options = $.extend(defaults, options);
        this.each(function(){
            //实现代码
        });
    };
})(jQuery);

这里重点说一下这一句:

var options = $.extend(defaults, options);

看上去很屌的一句,其实就是合并多个对象为一个。这里就是,如果你在调用的时候写了新的参数,就用你新的参数,如果没有写,就用默认的参数。想进一步了解的朋友,可以参考jquery的官方文档:http://api.jquery.com/jQuery.extend/

开始下半身吧

ok,上半身填补完了,咱就可以填补下半身吧。无非就是找到基数行和偶数行(感谢jQuery提供了类似tr:even这种写法,使其及其简单),然后添加上相应的class。然后再给所有的tr,绑定mouseover和mouseout事件即可。下半身代码如下:

(function($){
    $.fn.tableUI = function(options){
        var defaults = {
            evenRowClass:"evenRow",
            oddRowClass:"oddRow",
            activeRowClass:"activeRow"            
        }
        var options = $.extend(defaults, options);
        this.each(function(){
            var thisTable=$(this);
            //添加奇偶行颜色
            $(thisTable).find("tr:even").addClass(options.evenRowClass);
            $(thisTable).find("tr:odd").addClass(options.oddRowClass);
            //添加活动行颜色
            $(thisTable).find("tr").bind("mouseover",function(){
                $(this).addClass(options.activeRowClass);
            });
            $(thisTable).find("tr").bind("mouseout",function(){
                $(this).removeClass(options.activeRowClass);
            });
        });
    };
})(jQuery);
 
  

最重要的一步!

也许有些朋友觉得这样就算是完成了。但是切切相反,我们还有最重要的一步没有完成,那就是一定要在插件上方,写上插件的名称、版本号、完成日期、作者,作者的联系方式、出生日期、三围……等等。因为只有这样才能显的这个插件够专业。

/*
 * tableUI 0.1
 * Copyright (c) 2009 JustinYoung  http://justinyoung.cnblogs.com/
 * Date: 2010-03-30
 * 使用tableUI可以方便地将表格提示使用体验。先提供的功能有奇偶行颜色交替,鼠标移上高亮显示
 */
(function($){
    $.fn.tableUI = function(options){
        var defaults = {
            evenRowClass:"evenRow",
            oddRowClass:"oddRow",
            activeRowClass:"activeRow"            
        }
        var options = $.extend(defaults, options);
        this.each(function(){
            var thisTable=$(this);
            //添加奇偶行颜色
            $(thisTable).find("tr:even").addClass(options.evenRowClass);
            $(thisTable).find("tr:odd").addClass(options.oddRowClass);
            //添加活动行颜色
            $(thisTable).find("tr").bind("mouseover",function(){
                $(this).addClass(options.activeRowClass);
            });
            $(thisTable).find("tr").bind("mouseout",function(){
                $(this).removeClass(options.activeRowClass);
            });
        });
    };
})(jQuery);

ok!来看看一个完整的实例吧!

没图没真相,没代码没真相。所以贴图和完整实例是必须的。

jquery插件

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值