关于jquery几个自己不咋用到的常用遍历赛选的api

本文详细介绍了jQuery中的选择器用法,包括contains、filter、is、find、has等选择器的功能及区别,并解释了parent、parents、closest的选择节点差异。

1.contains:作用是返回包含某个文字的元素节点

例子:要给所以含有“lyz”的p节点加样式;

可以这样:$("p:contains(lyz)").css("color","red");这里的字符串无需加“”,这个选择器也没有对应遍历方法

2.filter,is,find has:返回遍历选择元素节点;

区别:find是向下查找出所有符合查找对象的节点,filter是纯匹配就是从当前jq实例里面匹配出符合要求的节点,is是返回布尔值;has返回结果是吧当前元素包含进去的,此处和find注意区别,find是从我开始往下找返回下面找到的玩意,

3.parent,parents,closet:

区别,parent是选中元素的父节点,可以是集合,parents是选中元素的祖先节点,就是爸爸,伯父,爷爷,大爷爷,closet是沿着当前被选中元素这个dom链向上找,相当于只找嫡系祖先,找到最靠近的那一个就结束

转载于:https://www.cnblogs.com/lyz1991/p/5317685.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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