2021-05-18

                                                                          jQuery的基础总结

  1. jQuery的简介

jQuery,也就是 JavaScript 和查询(Query)的组合,即辅助 JavaScript 开发的一个库。jQuery 是全球十分流行的 JavaScript 库。

jQuery的核心特点:

(1) 具有独特的链式语法。

(2) 短小清晰的多功能接口。

(3) 具有高效灵活的css选择器。

并且可以对css选择器进行扩展,拥有便捷的插件扩展机制和丰富的插件。

2.jQuery的工作原理

jQuery 中最常用方法 的 就是 jQuery (),也即$ ()。 jQuery ()是一个函数调用,调用的结果是返回了一个 jQuery 实例对象。 编写组件通常的做法是将组件封装成一个对象,需要用的 时候则通过new运算符来创建一个实例。

3.jQuery选择器

 页面的任何操作都需要节点的支撑,开发者如何快速高效的找到指定的节点也是前端开发中的一个重点。jQuery提供了一系列的选择器帮助开发者达到这一目的,让开发者可以更少的处理复杂选择过程与性能优化,更多专注业务逻辑的编写。jQuery几乎支持主流的css1~css3选择器的写法,我们从最简单的也是最常用的开始学起。

(1)ID选择器  $("#id");

id选择器也是基本的选择器,jQuery内部使用JavaScript函数document.getElementId()l来处理ID的获取。原生语法的支持总是非常高效的,所以在操作DOM的获取上,如果能采用id的话尽然考虑用这个选择器; 注意: id是唯一的,每个id值在一个页面中只能使用一次。如果多个元素分配了相同的id,将只匹配该id选择集合的第一个DOM元素。但这种行为不应该发生;有超过一个元素的页面使用相同的id是无效的。

 

(2)class选择器  $(".classname");

 类选择器,相对id选择器来说,效率相对会低一点,但是优势就是可以多选,同样的jQuery在实现上,对于类选择器,如果浏览器支持,jQuery使用JavaScript的原生getElementsByClassName()函数来实现的。

 

(3)element元素选择器  $("标签名称");

元素选择器,根据给定html标记名称选择所有的元素,搜索指定元素标签名的所有节点,这个是一个合集的操作。同样的也有原生方法getElementsByTagName()函数支持。

 

(4)全选择器  $("*");

 全选择器,也就是 *选择器,在CSS中,经常会在第一行写下这样一段样式:* {padding: 0; margin: 0;};通配符*意味着给所有的元素设置默认的边距。jQuery中我们也可以通过传递*选择器来选中文档页面中的元素。

        

(5)层级选择器;

文档中的所有的节点之间都是有这样或者那样的关系。我们可以把节点之间的关系可以用传统的家族关系来描述,可以把文档树当作一个家谱,那么节点与节点之间就会存在父子,兄弟,祖孙的关系了。

选择器中的层级选择器就是用来处理这种关系:

子元素 后代元素 兄弟元素 相邻元素

 通过一个列表,对比层级选择器的区别:

 选择器      

描述

$("parent > child") 子选择器

parent的直接子元素

$("ancestor descendant") 后代选择器

选择给定的祖先元素的所有后代元素,一个元素的后代可能该元素的一个孩子,孙子,曾孙等

 

$("prev ~ siblings")一般兄弟选择器

匹配 prev 元素之后的所有 siblings 元素

 

   $("prev + next") 相邻兄弟选择器

匹配所有紧接在 prev 元素后的 next 元素

 

 

 

4.jQuery对象和DOM对象的区别

区别: 

(1)DOM对象 是我们用传统的方法(javascript)获得的对象,jQuery对象 就是用jQuery的类库选择器获得的对象。

(2)jQuery 选择器得到的 jQuery对象 和标准的js中的 document.getElementById () 取得的dom对象是两种不同类型,两者不等价。

注:js原生获取的dom是一个对象,jQuery对象就是一个数组对象,所以说他们两者是不同的对象类型不等价,jQuery无法使用DOM对象的任何 方法,同理Dom对象也不能使用jQuery里的方法.乱使用会报错。

5.jQuery的优点

jQuery 具有很多优点,主要包括以下几点。

(1)代码简洁。

(2)完美兼容。

(3)轻量级。

(4)强大的选择器。

(5)完善的Ajax。

(6)丰富的插件。

6.jquery的宗旨:

“倡导写更少的代码,做更多的事情”。

 

 

 

 

 

下载方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在纺织制造领域中,纱线的品质水平对最终制成品的整体质量具有决定性作用。 鉴于消费者对于产品规格和样式要求的不断变化,纺织制造工艺的执行过程日益呈现为一种更为复杂的操作体系,进而导致对纱线质量进行预测的任务变得更加困难。 在众多预测技术中,传统的预测手段在面对多变量间相互交织的复杂关系时,往往显得力不从心。 因此,智能计算技术在预测纱线质量的应用场景中逐渐占据核心地位,其中人工神经网络凭借其卓越的非线性映射特性以及自适应学习机制,成为了众多预测方法中的一种重要选择。 在智能计算技术的范畴内,粒子群优化算法(PSO)和反向传播神经网络(BP神经网络)是两种被广泛采用的技术方案。 粒子群优化算法是一种基于群体智能理念的优化技术,它通过模拟鸟类的群体觅食行为来寻求最优解,该算法因其操作简便、执行高效以及具备优秀的全局搜索性能,在函数优化、神经网络训练等多个领域得到了普遍应用。 反向传播神经网络则是一种由多层节点构成的前馈神经网络,它通过误差反向传播的机制来实现网络权重和阈值的动态调整,从而达成学习与预测的目标。 在实际操作层面,反向传播神经网络因其架构设计简洁、实现过程便捷,因此被广泛部署于各类预测和分类任务之中。 然而,该方法也存在一些固有的局限性,例如容易陷入局部最优状态、网络收敛过程缓慢等问题。 而粒子群优化算法在参与神经网络优化时,能够显著增强神经网络的全局搜索性能并提升收敛速度,有效规避神经网络陷入局部最优的困境。 将粒子群优化算法与反向传播神经网络相结合形成的PSO-BP神经网络,通过运用粒子群优化算法对反向传播神经网络的权值和阈值进行精细化调整,能够在预测纱线断裂强度方面,显著提升预测结果的...
植物实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:植物实例分割数据集 图片数量: - 训练集:9,600张图片 - 验证集:913张图片 - 测试集:455张图片 总计:10,968张图片 分类类别:59个类别,对应数字标签0至58,涵盖多种植物状态或特征。 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含多边形标注点。 数据格式:图像文件,来源于植物图像数据库,适用于计算机视觉任务。 二、适用场景 • 农业植物监测AI系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别植物特定区域并分类的AI模型,辅助农业专家进行精准监测和分析。 • 智能农业应用研发:集成至农业管理平台,提供实时植物状态识别功能,为作物健康管理和优化种植提供数据支持。 • 学术研究与农业创新:支持植物科学与人工智能交叉领域的研究,助力发表高水平农业AI论文。 • 农业教育与培训:数据集可用于农业院校或培训机构,作为学生学习植物图像分析和实例分割技术的重要资源。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性:标注采用YOLO格式,确保分割区域定位精确;包含59个类别,覆盖多种植物状态,具有高度多样性。 • 数据量丰富:拥有超过10,000张图像,大规模数据支持模型充分学习和泛化。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO、Mask R-CNN等),可直接用于实例分割任务,并可能扩展到目标检测或分类等任务。
室内物体实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:室内物体实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4923张图片 验证集:3926张图片 测试集:985张图片 总计:9834张图片 • 训练集:4923张图片 • 验证集:3926张图片 • 测试集:985张图片 • 总计:9834张图片 • 分类类别: 床 椅子 沙发 灭火器 人 盆栽植物 冰箱 桌子 垃圾桶 电视 • 床 • 椅子 • 沙发 • 灭火器 • 人 • 盆栽植物 • 冰箱 • 桌子 • 垃圾桶 • 电视 • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片为常见格式如JPEG或PNG。 二、适用场景 • 实例分割模型开发:适用于训练和评估实例分割AI模型,用于精确识别和分割室内环境中的物体,如家具、电器和人物。 • 智能家居与物联网:可集成到智能家居系统中,实现自动物体检测和场景理解,提升家居自动化水平。 • 机器人导航与交互:支持机器人在室内环境中的物体识别、避障和交互任务,增强机器人智能化应用。 • 学术研究与教育:用于计算机视觉领域实例分割算法的研究与教学,助力AI模型创新与验证。 三、数据集优势 • 类别多样性:涵盖10个常见室内物体类别,包括家具、电器、人物和日常物品,提升模型在多样化场景中的泛化能力。 • 精确标注质量:采用YOLO格式的多边形标注,确保实例分割边界的准确性,适用于精细的物体识别任务。 • 数据规模充足:提供近万张标注图片,满足模型训练、验证和测试的需求,支持稳健的AI开发。 • 任务适配性强:标注格式兼容主流深度学习框架(如YOLO系列),便于快速集成到实例分割项目中,提高开发效率。
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