jQuery的动画队列

    动画队列主要用到jQuery的queue、dequeue和clearqueue。

1.queue()函数主要是将一个动画函数数组绑定到一个队列上

2.dequeue()函数主要是执行队列的第一个函数,并从队列中删除。

3.clearqueue()函数是清除动画队列。

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>queue</title>
    <meta charset="utf-8">
    <script type="text/javascript" src="js/jquery.js"></script>
    <style type="text/css">
        img{
            width:400px;
            height:300px;
            position: absolute;
            bottom:100px;
            right:100px;
        }
    </style>
</head>
<body>
<!-- 设置五幅图片 -->
<div>

    <img src="img/1.jpg" alt="图片1" class="one">
    <img src="img/2.jpg" alt="图片2" class="two">
    <img src="img/3.jpg" alt="图片3" class="three">
    <img src="img/4.jpg" alt="图片4" class="four">
    <img src="img/5.jpg" alt="图片5" class="five">
       
</div>
<script type="text/javascript">
$(function(){
    //创建函数数组aniList,定义动画队列的执行顺序(按照函数数组的indexof)。
    var aniList = [
        function(){
            $('.one').delay(500).animate({right : "+=800px" ,bottom : "+=600"},1000,nextQueue)
        }
    ,
        function(){
            $('.two').delay(500).animate({right : "+=640px" ,bottom : "+=480"},1000,nextQueue)
        }
    ,
        function(){
            $('.three').delay(500).animate({right : "+=480px" ,bottom : "+=360"},1000,nextQueue)
        }
    ,
        function(){
            $('.four').delay(500).animate({right : "+=320px" ,bottom : "+=240"},1000,nextQueue)
        }
    ,
        function(){
            $('.five').delay(500).animate({right : "+=160px",bottom : "+=120"},1000,nextQueue)
        }
    ];
    //将队列名称定义为aniName
    $('div').queue('aniName',aniList);
    //取出动画队列aniName的第一个动画函数并执行
    var nextQueue = function(){
        $('div').dequeue('aniName');
    };
    nextQueue();

    $("<button>right</button>")
        .appendTo('body').bind("click",function(){
        //清除动画队列。
        $('div').clearQueue('aniName');
        return false;
    })
})       
</script>
</body>
</html>

 

转载于:https://www.cnblogs.com/yan-ck/p/5742280.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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