jquey操作select

本文介绍如何利用jQuery脚本动态更新下拉菜单选项,并通过改变选择项的值、文本和索引来实现菜单内容的实时变化。具体包括获取当前选中项的值、文本、索引,以及如何修改这些属性来更新菜单内容。
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Document</title>
    <script src="jquery-1.11.3.min.js"></script>
    <style>
        li{border: 1px solid #ddd;padding:10px;}
    </style>
</head>
<body>
    <select name="" id="select">
        <option value="all" selected="selected ">全部</option>
        <option value="BJ">北京</option>
        <option value="SH">上海</option>
        <option value="HF">合肥</option>
        <option value="SZ">深圳</option>
        <option value="GZ">广州</option>
        <option value="HK">香港</option>
    </select>
    <script>
     var select=$("#select");
     var option=$("#select option");
     console.log(option.size())//7

     select.change(function(){
         console.log($(this).val()) //value值 BJ
         console.log($(this).find("option:selected").text()) //当前选中的文本:北京
         console.log($(this).find("option:selected").index()) //选中的索引值,从0开始 如北京为1

         console.log($(this).prop('selectedIndex'))//选中的索引值,从0开始 如北京为1
         $(this).find("option:selected").attr("value",$(this).val()+"1");
         
     })
     
    </script>
</body>
</html>

 

转载于:https://www.cnblogs.com/eaysun/p/4712294.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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