弹出遮罩层

本文介绍了一种使用JavaScript来控制模态框显示与隐藏的方法。通过简单的JS函数配合CSS样式实现模态框的基本交互效果。代码中包含了用于显示和隐藏模态框的JavaScript函数及对应的CSS样式。

js代码,控制显示隐藏:

<script>
        function ShowModal(eid) {
            $(".modal").show();
            $(".modal-content").show();
        }
        $(function () {
            // modal事件
            var $modal = $('.modal');
            $modal.on('click', function (ev) {
                var $this = $(this);
                $this.hide();
                $(".modal-content").hide();
            });
        });
    </script>

css代码:

.modal {
            position: fixed;
            top: 0;
            right: 0;
            bottom: 0;
            left: 0;
            z-index: 10;
            padding-right: 0.733333rem;
            padding-left: 0.733333rem;
            display: none;
            background-color: #919191;
            z-index: 99;
            opacity: 0.5;
        }

        .modal-content {
            position: fixed;
            top: 0;
            bottom: 0;
            left: 0;
            right: 0;
            margin: auto;
            width: 65rem;
            height: 50rem;
            padding: 0.706667rem 0.533333rem 0.666667rem;
            text-align: center;
            background-color: #cffaff;
            border-radius: 0.266667rem;
            resize: both;
        }

html代码:

<div class="modal"></div>
    <div class="modal-content" style="z-index: 99; display: none;">
        test
    </div>

 

转载于:https://www.cnblogs.com/xsj1989/p/5242543.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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