Form Effect - 表单美化插件(2)

本文介绍了六个实用的jQuery表单插件,包括能让Textareas随输入内容自动增长的elastic jQuery plugin、将下拉框转换成链接显示的Linkselect、能为表单元素添加高亮提示的Highlight插件、能为select下拉选项添加图标的image-dropdown、自定义HTML Select控件的UI Selectmenu以及为表单文本框增加水印提示的watermark插件。
     接上篇 Form Effect - 表单美化插件作的补充,希望对您有所帮助。
   1)elastic jQuery plugin这个插件能够让 Textareas随着输入内容的增加自动增长变化。

Elastic

      2)Linkselect

jQuery插件Linkselect可以将下拉框转换成链接下拉显示,丰富下拉框的展示形式, 如自定义下拉框外观,下拉框选择元素风格等,效果图如下

主页:

Linkselect

      3)jQuery "Highlight" plugin是一个能对任意页面标签,当被选中时添加高亮提示的 jQuery插件。主要用于提示表单填写。
主页:
Highlight plugin


 

      4)jquery-image-dropdown这个jQuery插件能够将普通的select下拉选择控件转换成,一个可以为下拉框中的每个选项添加不同图标的控件。
主页:
jquery-image-dropdown

       5)  jQuery UI Selectmenu是一个自定义的HTML Select控件。可以配置不同的外观,为下拉选项添加图标, 创建具有层级关系的下拉选项。
jQuery UI Selectmenu

      6)jquery-watermark这个jQuery插件能够实现为表单文本框与文本区域增加水印提示功能。

jquery-watermark

作者:孟晨
出处:http://www.cnblogs.com/xiaoyao2011/
欢迎任何形式的转载,但请务必注明出处。

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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