jQuery元素选择

http://www.jb51.net/article/25317.htm


1、查找所有符合条件的元素 find()
举例: $('ul').find('li').addClass('tmpExample');
查找页面中ul元素下的所有li元素,并为查找到的li元素增加tmpExample样式。

2、查找指定元素的兄弟节点 siblings()
举例:$('li#tmpCarrot').slblings().addClass('tmpExample');
查找ID为tmpCarrot的li元素所有的兄弟节点,并为查找到的兄弟节点增加tmpExample样式。
可以在slblings()的括号中添加选择器来查找指定条件的兄弟节点。如:slblings('.tmpClass'),就是查找类

为tmpClass的兄弟节点。

3、查找指定节点的下一个兄弟节点 next()
举例:$('li#tmpBroccoli').next().addClass('tmpExample');
查找ID为tmpBroccoli的li节点的下一兄弟节点。并为查找到的兄弟节点增加tmpExample样式。

4、查找指定节点的后面的所有兄弟节点 next()
举例:$('li#tmpBroccoli').nextAll().addClass('tmpExample');
查找ID为tmpBroccoli的li节点后面的所有兄弟节点。并为查找到的兄弟节点增加tmpExample样式。

5、查找指定节点的前一个兄弟节点 prev()
举例:$('li#tmpBroccoli').prev().addClass('tmpExample');
查找ID为tmpBroccoli的li节点的前一个兄弟节点。并为查找到的兄弟节点增加tmpExample样式。

6、查找指定节点的前面所有的兄弟节点 prevAll()
举例:$('li#tmpBroccoli').prevAll().addClass('tmpExample');
查找ID为tmpBroccoli的li节点的前面所有的兄弟节点。并为查找到的兄弟节点增加tmpExample样式。
可以在prevAll()的括号中添加选择器来查找指定条件的兄弟节点。如:prevAll('li.tmpClass'),就是查找当

前节点前面所有类为tmClass的兄弟节点。

7、查找所有符合条件的上级节点 parents()
举例:$('li#tmpCarrot').parents('div#tmpSelection').addClass('tmpExample');
查找ID为tmpCarrot的li节点所有id为tmpSelection的div上级节点。并为查找到的节点增加tmpExample样

式。

8、查找上级节点 parent()
举例:$('li#tmpCarrot').parent().addClass('tmpExample');
查找ID为tmpCarrot的li节点的上级节点。并为查找到的节点增加tmpExample样式。

9、查找子节点 children()
举例:$('div.tmpList').children('h4').addClass('tmpExample');
查找class为tmplist的div下面的子节点中为h4标签的。并为查找到的节点增加tmpExample样式。

10、查找到的节点集合中反选 not()
举例:$('ul li').not('li.tmpVegetables').addClass('tmpExample');
查找到的li集合中,除了class为tmpVegetables的节点,都增加一个tmpExample样式。

11、选择节点集合中的片段 slice()
举例:$('ul li').slice(1,4).addClass('tmpExample');
查找到的li集合中,选择从第1个(从0计数,第一个其实是第二个)节点开始的,向后4个节点,并为这4个

节点增加tmpExample样式。

12、向查找的结果集中添加节点 add()
举例:$('ul#tmpAnimals li').add('li#tmpBrocoli,li#tmpPepper').addClass('tmpExample');
id为tmpAnimals的ul节点下的li节点集,添加id为tmpBrocoli的li节点和添加id 为tmpPepper的li节点。并

将组合后的集合中所有li节点增加tmpExample样式。

13、结果集中选择指定元素 eq()
举例:$('ul li').eq(10).addClass('tmpExample');
页面ul下面的li集合中,给第10元素增加tmpExample样式。



内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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