


Beispiel für JavaScript-Ereignisdelegierungstechnologie: Analyse_Javascript-Kenntnisse
In diesem Artikel wird die JavaScript-Ereignisdelegationstechnologie anhand von Beispielen analysiert. Teilen Sie es als Referenz mit allen. Die spezifische Analyse lautet wie folgt:
Wenn eine ganze Seite eine große Anzahl von Schaltflächen enthält, müssen wir Ereignishandler an jede Schaltfläche binden. Dies wirkt sich auf die Leistung aus.
Erstens ist jede Funktion ein Objekt und das Objekt belegt viel Speicher. Je mehr Objekte sich im Speicher befinden, desto schlechter ist die Leistung
Zweitens führt eine Zunahme der DOM-Besuche zu einer Verzögerung beim Laden der Seite. Tatsächlich gibt es immer noch gute Lösungen, wie man Event-Handler sinnvoll nutzt.
Veranstaltungsdelegierter:
Die Lösung für das Problem zu vieler Event-Handler ist die Event-Delegationstechnologie.Die Event-Delegationstechnologie nutzt die Event-Bubbling-Funktion. Geben Sie einfach einen Event-Handler an.
Wir können Ereignishandler an ein übergeordnetes Element binden, das ein Ereignis auslösen muss.
<ul id="mylist"> <li id="li_1">sdsdsd</li> <li id="li_2">sdsdsd</li> <li id="li_3">sdsdsd</li> </ul>
Es muss nur der Event-Handler in ul. gebunden werden.
obj.eventHandler($("mylist"),"click",function(e){ e = e || window.event; switch(e.target.id){ //大家应该还记得target是事件目标, //只要点击了事件的目标元素就会弹出相应的alert. case "li_1": alert("li_1"); break; case "li_2": alert("li_2"); break; case "li_3": alert("li_3"); break } })
Wenn Sie diese Methode nicht verwenden, führt das einzelne Binden zu unzähligen Event-Handlern.
Ich hoffe, dass dieser Artikel für das JavaScript-Programmierdesign aller hilfreich sein wird.

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In diesem Artikel wird das Problem der genauen Erkennung von Objekten aus verschiedenen Blickwinkeln (z. B. Perspektive und Vogelperspektive) beim autonomen Fahren untersucht, insbesondere wie die Transformation von Merkmalen aus der Perspektive (PV) in den Raum aus der Vogelperspektive (BEV) effektiv ist implementiert über das Modul Visual Transformation (VT). Bestehende Methoden lassen sich grob in zwei Strategien unterteilen: 2D-zu-3D- und 3D-zu-2D-Konvertierung. 2D-zu-3D-Methoden verbessern dichte 2D-Merkmale durch die Vorhersage von Tiefenwahrscheinlichkeiten, aber die inhärente Unsicherheit von Tiefenvorhersagen, insbesondere in entfernten Regionen, kann zu Ungenauigkeiten führen. Während 3D-zu-2D-Methoden normalerweise 3D-Abfragen verwenden, um 2D-Features abzutasten und die Aufmerksamkeitsgewichte der Korrespondenz zwischen 3D- und 2D-Features über einen Transformer zu lernen, erhöht sich die Rechen- und Bereitstellungszeit.

Am 23. September wurde das Papier „DeepModelFusion:ASurvey“ von der National University of Defense Technology, JD.com und dem Beijing Institute of Technology veröffentlicht. Deep Model Fusion/Merging ist eine neue Technologie, die die Parameter oder Vorhersagen mehrerer Deep-Learning-Modelle in einem einzigen Modell kombiniert. Es kombiniert die Fähigkeiten verschiedener Modelle, um die Verzerrungen und Fehler einzelner Modelle zu kompensieren und so eine bessere Leistung zu erzielen. Die tiefe Modellfusion bei groß angelegten Deep-Learning-Modellen (wie LLM und Basismodellen) steht vor einigen Herausforderungen, darunter hohe Rechenkosten, hochdimensionaler Parameterraum, Interferenzen zwischen verschiedenen heterogenen Modellen usw. Dieser Artikel unterteilt bestehende Methoden zur Tiefenmodellfusion in vier Kategorien: (1) „Musterverbindung“, die Lösungen im Gewichtsraum über einen verlustreduzierenden Pfad verbindet, um eine bessere anfängliche Modellfusion zu erzielen

Oben geschrieben & Nach persönlichem Verständnis des Autors ist die bildbasierte 3D-Rekonstruktion eine anspruchsvolle Aufgabe, bei der aus einer Reihe von Eingabebildern auf die 3D-Form eines Objekts oder einer Szene geschlossen werden muss. Lernbasierte Methoden haben wegen ihrer Fähigkeit, 3D-Formen direkt abzuschätzen, Aufmerksamkeit erregt. Dieser Übersichtsartikel konzentriert sich auf modernste 3D-Rekonstruktionstechniken, einschließlich der Generierung neuartiger, unsichtbarer Ansichten. Es wird ein Überblick über die jüngsten Entwicklungen bei Gaußschen Splash-Methoden gegeben, einschließlich Eingabetypen, Modellstrukturen, Ausgabedarstellungen und Trainingsstrategien. Auch ungelöste Herausforderungen und zukünftige Ausrichtungen werden besprochen. Angesichts der rasanten Fortschritte auf diesem Gebiet und der zahlreichen Möglichkeiten zur Verbesserung der 3D-Rekonstruktionsmethoden scheint eine gründliche Untersuchung des Algorithmus von entscheidender Bedeutung zu sein. Daher bietet diese Studie einen umfassenden Überblick über die jüngsten Fortschritte in der Gaußschen Streuung. (Wischen Sie mit dem Daumen nach oben

jQuery ist eine beliebte JavaScript-Bibliothek, die zur Vereinfachung der DOM-Manipulation, Ereignisbehandlung, Animationseffekte usw. verwendet werden kann. Bei der Webentwicklung stoßen wir häufig auf Situationen, in denen wir die Ereignisbindung für ausgewählte Elemente ändern müssen. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mit jQuery ausgewählte Elementänderungsereignisse binden, und es werden spezifische Codebeispiele bereitgestellt. Zuerst müssen wir ein Dropdown-Menü mit Optionen erstellen, die Beschriftungen verwenden:

Das von OpenAI veröffentlichte GPT-4o-Modell ist zweifellos ein großer Durchbruch, insbesondere in Bezug auf seine Fähigkeit, mehrere Eingabemedien (Text, Audio, Bilder) zu verarbeiten und entsprechende Ausgaben zu generieren. Diese Fähigkeit macht die Mensch-Computer-Interaktion natürlicher und intuitiver und verbessert die Praktikabilität und Benutzerfreundlichkeit von KI erheblich. Zu den wichtigsten Highlights von GPT-4o gehören: hohe Skalierbarkeit, Multimedia-Ein- und -Ausgabe, weitere Verbesserungen der Fähigkeiten zum Verstehen natürlicher Sprache usw. 1. Medienübergreifende Eingabe/Ausgabe: GPT-4o+ kann jede beliebige Kombination aus Text, Audio und Bildern als Eingabe akzeptieren und direkt eine Ausgabe aus diesen Medien generieren. Dadurch wird die Beschränkung herkömmlicher KI-Modelle aufgehoben, die nur einen einzigen Eingabetyp verarbeiten, wodurch die Mensch-Computer-Interaktion flexibler und vielfältiger wird. Diese Innovation unterstützt intelligente Assistenten

Kombination von Golang und Front-End-Technologie: Um zu untersuchen, welche Rolle Golang im Front-End-Bereich spielt, sind spezifische Codebeispiele erforderlich. Mit der rasanten Entwicklung des Internets und mobiler Anwendungen ist die Front-End-Technologie immer wichtiger geworden. Auch in diesem Bereich kann Golang als leistungsstarke Back-End-Programmiersprache eine wichtige Rolle spielen. In diesem Artikel wird untersucht, wie Golang mit Front-End-Technologie kombiniert wird, und sein Potenzial im Front-End-Bereich anhand spezifischer Codebeispiele demonstriert. Die Rolle von Golang im Front-End-Bereich ist effizient, prägnant und leicht zu erlernen
