事件冒泡、事件捕获、事件委托

事件冒泡:当一个元素接收到事件的时候,会把他接收到的事件传给自己的父级(只传递事件),一直到window(小鱼吐泡泡)

例如:

<div id="parent">   <div id="children"></div></div>复制代码

var parent = document.querySelector('#parent')var children = document.querySelector('#children')parent.onclick = function () {  console.log('parent')}children.onclick = function () {  console.log('children')}复制代码

控制台输出结果:

children
parent复制代码

备注:点击事件给页面显示出来的位置是没关系的

取消事件冒泡

标准的W3C方式:

e.stopPropagation();复制代码

非标准的IE方式

e.cancelBubble = true;复制代码

阻止默认行为

return false;复制代码

事件捕获

事件捕获的顺序跟事件冒泡的顺序刚好相反

事件流

一个完整的js事件流从Window开始,最后回到Window的一个过程

1-5捕获过程  5-6目标过程  6-10 冒泡过程


事件委托

事件委托,又叫事件代理,原理就是利用冒泡,只指定一个事件处理程序,用来管理某一类型的所有事件。

例子:前台代收快递的妹子


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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