JavaScript基础--BOM

BOM与日期处理

BOM(Browser Object Model 浏览器对象模型)

1.Window对象 2.History 对象 3.Location对象 4. Document对象

一 Windows 对象

属性: 1 history 2 location 3 screen

方法: prompt() alert() confirm() close()

  open()   在页面上弹出一个新的浏览器窗口window.open("弹出窗口的url","窗口名称","窗口特征") 窗口特征常用的有:高度height  宽度width 是否可调尺寸 resizable(yes|no|1|0)

两个定时函数:

  setTimeout("调用的函数名称","等待的毫秒数")   只调用1次

  setInterval("调用的函数名","周期性调用函数之间间隔的毫秒数") 重复调用,每个一段时间,调用1次

清除的语法:

clearTimeout();


二History对象

方法:back() forward() go()                  go(-1) 相当于back()       go(1)相当于forward()

三 Location 对象

属性:host hostname href

方法:reload() replace()

四 Document对象

属性: referrer URL

方法:getElementById()  getElementsByName()  getElementsByTagName()  write()

getElementsByName()  getElementsByTagName() 获取的是数组,访问具体哪个要用下标值访问 :getElementsByName()[i]  getElemetsByTagName()[i]

//实现全选和全不选
function check()
{	//获得全选框的状态
	var state = document.getElementById("selectAll").checked;
	//获得全部选项框
	var checkbox = document.getElementsByName("auction_id");
	
	//遍历数组
	for(var i =0;i<checkbox.length; i++){
		checkbox[i].checked = state;
		}
}


五 日期处理

var 日期实例 = new Date(参数);参数是字符串格式"MM DD,YYYY, hh:mm:ss",表示日期和时间.

var 日期实例 = new Date();

方法: getDate()  getDay() getHours() getMinutes() getSeconds() getMonth() getFullYear() getTime()

除日期外,都从0计数.所以获取月份时要+1

//获取实时动态时间
function time()
 {
	var today = new Date();
	var year = today.getFullYear();
	var month = today.getMonth()+1;//月份加1才能得到当前月份
	var date = today.getDate();
	var hour = today.getHours();
	var minute = today.getMinutes();
	var second = today.getSeconds();
	var day = today.getDay();
         //将获取的星期转换为大写
        switch(day)
	{	
	case 0: day="日";break;
	case 1: day="一";break;
	case 2: day="二";break;
	case 3: day="三";break;
	case 4: day="四";break;
	case 5: day="五";break;
	case 6: day="六";break;
	
	}
          //将获取的时间拼接起来
    now=year+"年"+month+"月"+date+"日 "+hour+"时"+minute+"分"+second+"秒 星期"+day;
    document.getElementById("myclock").innerHTML=now;
}       
        //每隔一秒刷新一次
        setInterval("time()",1000)





基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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