Js 实现全屏

<input id="Button1" type="button" value="开始全屏" onclick="kaishi()" />
<input id="Button2" type="button" value="关闭全屏" onclick="guanbi()" />

<script>
    function kaishi()
    {
        var docElm = document.documentElement;
        //W3C 
        if (docElm.requestFullscreen) {
            docElm.requestFullscreen();
        }
            //FireFox 
        else if (docElm.mozRequestFullScreen) {
            docElm.mozRequestFullScreen();
        }
            //Chrome等 
        else if (docElm.webkitRequestFullScreen) {
            docElm.webkitRequestFullScreen();
        }
            //IE11 
        else if (elem.msRequestFullscreen) {
            elem.msRequestFullscreen();
        }
    }

    function guanbi() {


        if (document.exitFullscreen) {
            document.exitFullscreen();
        }
        else if (document.mozCancelFullScreen) {
            document.mozCancelFullScreen();
        }
        else if (document.webkitCancelFullScreen) {
            document.webkitCancelFullScreen();
        }
        else if (document.msExitFullscreen) {
            document.msExitFullscreen();
        }
    }




    document.addEventListener("fullscreenchange", function () {
        
        fullscreenState.innerHTML = (document.fullscreen) ? "" : "not ";
    }, false);
   

    
    document.addEventListener("mozfullscreenchange", function () {
       
        fullscreenState.innerHTML = (document.mozFullScreen) ? "" : "not ";
    }, false);
    

   
    document.addEventListener("webkitfullscreenchange", function () {
        
        fullscreenState.innerHTML = (document.webkitIsFullScreen) ? "" : "not ";
    }, false);
    
    document.addEventListener("msfullscreenchange", function () {
        
        fullscreenState.innerHTML = (document.msFullscreenElement) ? "" : "not ";
    }, false);
</script>

 

转载于:https://www.cnblogs.com/lbonet/p/7286624.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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