


contoh teknologi delegasi acara JavaScript kemahiran analisis_javascript
Artikel ini menganalisis teknologi delegasi acara JavaScript dengan contoh. Kongsikan dengan semua orang untuk rujukan anda. Analisis khusus adalah seperti berikut:
Jika terdapat sejumlah besar butang dalam halaman keseluruhan, kami perlu mengikat pengendali acara pada setiap butang Ini akan menjejaskan prestasi.
Pertama sekali, setiap fungsi adalah objek, dan objek akan menduduki banyak memori Lebih banyak objek dalam ingatan, lebih teruk prestasinya
Kedua, peningkatan dalam bilangan lawatan DOM akan menyebabkan pemuatan halaman tertangguh Malah, masih terdapat penyelesaian yang baik untuk menggunakan pengendali acara dengan baik.
Perwakilan acara:
Penyelesaian kepada masalah terlalu ramai pengendali acara ialah teknologi delegasi acara.Teknologi delegasi acara mengambil kesempatan daripada menggelegak acara. Hanya nyatakan pengendali acara.
Kami boleh mengikat pengendali acara kepada elemen induk yang perlu mencetuskan acara.
<ul id="mylist"> <li id="li_1">sdsdsd</li> <li id="li_2">sdsdsd</li> <li id="li_3">sdsdsd</li> </ul>
Hanya perlu mengikat pengendali acara di ul.
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 } })
Jika anda tidak menggunakan kaedah ini, mengikatnya satu demi satu akan menghasilkan pengendali acara yang tidak terkira banyaknya.
Saya harap artikel ini akan membantu reka bentuk pengaturcaraan JavaScript semua orang.

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Kertas StableDiffusion3 akhirnya di sini! Model ini dikeluarkan dua minggu lalu dan menggunakan seni bina DiT (DiffusionTransformer) yang sama seperti Sora. Ia menimbulkan kekecohan apabila ia dikeluarkan. Berbanding dengan versi sebelumnya, kualiti imej yang dijana oleh StableDiffusion3 telah dipertingkatkan dengan ketara Ia kini menyokong gesaan berbilang tema, dan kesan penulisan teks juga telah dipertingkatkan, dan aksara bercelaru tidak lagi muncul. StabilityAI menegaskan bahawa StableDiffusion3 ialah satu siri model dengan saiz parameter antara 800M hingga 8B. Julat parameter ini bermakna model boleh dijalankan terus pada banyak peranti mudah alih, dengan ketara mengurangkan penggunaan AI

Ramalan trajektori memainkan peranan penting dalam pemanduan autonomi Ramalan trajektori pemanduan autonomi merujuk kepada meramalkan trajektori pemanduan masa hadapan kenderaan dengan menganalisis pelbagai data semasa proses pemanduan kenderaan. Sebagai modul teras pemanduan autonomi, kualiti ramalan trajektori adalah penting untuk kawalan perancangan hiliran. Tugas ramalan trajektori mempunyai timbunan teknologi yang kaya dan memerlukan kebiasaan dengan persepsi dinamik/statik pemanduan autonomi, peta ketepatan tinggi, garisan lorong, kemahiran seni bina rangkaian saraf (CNN&GNN&Transformer), dll. Sangat sukar untuk bermula! Ramai peminat berharap untuk memulakan ramalan trajektori secepat mungkin dan mengelakkan perangkap Hari ini saya akan mengambil kira beberapa masalah biasa dan kaedah pembelajaran pengenalan untuk ramalan trajektori! Pengetahuan berkaitan pengenalan 1. Adakah kertas pratonton teratur? A: Tengok survey dulu, hlm

Kertas kerja ini meneroka masalah mengesan objek dengan tepat dari sudut pandangan yang berbeza (seperti perspektif dan pandangan mata burung) dalam pemanduan autonomi, terutamanya cara mengubah ciri dari perspektif (PV) kepada ruang pandangan mata burung (BEV) dengan berkesan dilaksanakan melalui modul Transformasi Visual (VT). Kaedah sedia ada secara amnya dibahagikan kepada dua strategi: penukaran 2D kepada 3D dan 3D kepada 2D. Kaedah 2D-ke-3D meningkatkan ciri 2D yang padat dengan meramalkan kebarangkalian kedalaman, tetapi ketidakpastian yang wujud dalam ramalan kedalaman, terutamanya di kawasan yang jauh, mungkin menimbulkan ketidaktepatan. Manakala kaedah 3D ke 2D biasanya menggunakan pertanyaan 3D untuk mencuba ciri 2D dan mempelajari berat perhatian bagi kesesuaian antara ciri 3D dan 2D melalui Transformer, yang meningkatkan masa pengiraan dan penggunaan.

Pada 23 September, kertas kerja "DeepModelFusion:ASurvey" diterbitkan oleh Universiti Teknologi Pertahanan Nasional, JD.com dan Institut Teknologi Beijing. Gabungan/penggabungan model dalam ialah teknologi baru muncul yang menggabungkan parameter atau ramalan berbilang model pembelajaran mendalam ke dalam satu model. Ia menggabungkan keupayaan model yang berbeza untuk mengimbangi bias dan ralat model individu untuk prestasi yang lebih baik. Gabungan model mendalam pada model pembelajaran mendalam berskala besar (seperti LLM dan model asas) menghadapi beberapa cabaran, termasuk kos pengiraan yang tinggi, ruang parameter berdimensi tinggi, gangguan antara model heterogen yang berbeza, dsb. Artikel ini membahagikan kaedah gabungan model dalam sedia ada kepada empat kategori: (1) "Sambungan corak", yang menghubungkan penyelesaian dalam ruang berat melalui laluan pengurangan kerugian untuk mendapatkan gabungan model awal yang lebih baik.

Ditulis di atas & Pemahaman peribadi penulis ialah pembinaan semula 3D berasaskan imej ialah tugas mencabar yang melibatkan membuat inferens bentuk 3D objek atau pemandangan daripada set imej input. Kaedah berasaskan pembelajaran telah menarik perhatian kerana keupayaan mereka untuk menganggar secara langsung bentuk 3D. Kertas ulasan ini memfokuskan pada teknik pembinaan semula 3D yang canggih, termasuk menjana novel, pandangan ghaib. Gambaran keseluruhan perkembangan terkini dalam kaedah percikan Gaussian disediakan, termasuk jenis input, struktur model, perwakilan output dan strategi latihan. Cabaran yang tidak dapat diselesaikan dan hala tuju masa depan turut dibincangkan. Memandangkan kemajuan pesat dalam bidang ini dan banyak peluang untuk meningkatkan kaedah pembinaan semula 3D, pemeriksaan menyeluruh terhadap algoritma nampaknya penting. Oleh itu, kajian ini memberikan gambaran menyeluruh tentang kemajuan terkini dalam serakan Gaussian. (Leret ibu jari anda ke atas

jQuery ialah perpustakaan JavaScript popular yang boleh digunakan untuk memudahkan manipulasi DOM, pengendalian acara, kesan animasi, dll. Dalam pembangunan web, kami sering menghadapi situasi di mana kami perlu menukar pengikatan acara pada elemen terpilih. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan jQuery untuk mengikat acara perubahan elemen terpilih, dan memberikan contoh kod khusus. Pertama, kita perlu mencipta menu lungsur dengan pilihan menggunakan label:

Model GPT-4o yang dikeluarkan oleh OpenAI sudah pasti satu kejayaan besar, terutamanya dalam keupayaannya untuk memproses berbilang media input (teks, audio, imej) dan menjana output yang sepadan. Keupayaan ini menjadikan interaksi manusia-komputer lebih semula jadi dan intuitif, meningkatkan kepraktisan dan kebolehgunaan AI. Beberapa sorotan utama GPT-4o termasuk: kebolehskalaan tinggi, input dan output multimedia, penambahbaikan selanjutnya dalam keupayaan pemahaman bahasa semula jadi, dsb. 1. Input/output merentas media: GPT-4o+ boleh menerima sebarang kombinasi teks, audio dan imej sebagai input dan terus menjana output daripada media ini. Ini memecahkan had model AI tradisional yang hanya memproses satu jenis input, menjadikan interaksi manusia-komputer lebih fleksibel dan pelbagai. Inovasi ini membantu kuasa pembantu pintar

Gabungan teknologi Golang dan bahagian hadapan: Untuk meneroka bagaimana Golang memainkan peranan dalam bidang bahagian hadapan, contoh kod khusus diperlukan Dengan perkembangan pesat Internet dan aplikasi mudah alih, teknologi bahagian hadapan telah menjadi semakin penting. Dalam bidang ini, Golang, sebagai bahasa pengaturcaraan bahagian belakang yang berkuasa, juga boleh memainkan peranan penting. Artikel ini akan meneroka cara Golang digabungkan dengan teknologi bahagian hadapan dan menunjukkan potensinya dalam bidang bahagian hadapan melalui contoh kod khusus. Peranan Golang dalam bidang front-end adalah sebagai cekap, ringkas dan mudah dipelajari
