JavaScript学习笔记(四)

1. 回调函数

   常表现为一个函数中的参数是函数。

<span style="font-size:18px;">//
	function a(){
		document.write("hello") ;
	}
	function c( b ){
		if( typeof b == "function" ){
			b() ;
		}
	}
	c( a ) ;</span>

2. 内部函数
函数内部定义函数
内部函数只能在内部使用


3. 相关事件

1) 直接嵌入到HTML标签中

  2) 使用<script>导入,用的比较少

<script language = "javascript" for = "对象" event = "事件">
	//事件:http://www.w3school.com.cn/tags/html_ref_eventattributes.asp
	例如://onload,页面加载时触发
	<script language = "javascript" for = "window" event = "onload">
		alert("xss") ;
	</script>

4. 表单传输

表单一般是获取用户的输入,并可以将其传输到指定位置。
处于<form>标签中,
<form action = "指定的传输位置" method = "post/get">
//post/get的区别参照:http://www.cnblogs.com/hnrainll/archive/2011/06/07/2074593.html
例:

<span style="font-size:18px;"><form action = "c.html" method = "get">
		<p>用户名:<input type = "text" name = "user"/> </p>
		<p>密  码:<input type = "text" name = "psw"/> </p> 
		<p>  <input type = "submit" value = "submit"/>
	</form></span>

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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