


Gunakan baris gilir untuk mensimulasikan algoritma animasi jquery example_jquery
Contoh dalam artikel ini menerangkan algoritma animasi menggunakan baris gilir untuk mensimulasikan jquery. Kongsikan dengan semua orang untuk rujukan anda. Analisis khusus adalah seperti berikut:
Aaron baru-baru ini jatuh cinta dengan penyelidikan algoritma, yang mungkin memerlukan banyak sel otak. Saya suka mengambil sel-sel yang sudah siap untuk menjimatkan sedikit usaha. Saya menjumpai sekeping kod sumber yang ditulisnya dan ia agak menyeronokkan untuk menjalankannya, jadi saya menggunakannya untuk menganalisisnya, pertama untuk menyerap nutrien di dalam, dan kedua untuk mendalami kemahiran saya dalam pembelajaran kod sumber. Dikatakan bahawa kod sumber ini benar-benar rahsia untuk meningkatkan kekuatan dalaman js Jika anda tidak percaya, datang dan rasainya dengan saya.
/**
(fungsi($){
// $ di sini akan disediakan oleh nilai pulangan fungsi pelaksanaan segera yang berikut
})(fungsi(){
//Hasil menjalankan fungsi ini ialah $
Kembalikan aQuery
}())
*/
(fungsi($) {
tingkap.$ = $;
})(fungsi() {
//Digunakan untuk memadankan rentetan ID
//(?: Menunjukkan tiada pengumpulan di sini), rujuk kandungan biasa
//Tetapi secara peribadi saya fikir adalah lebih baik untuk menukar * kepada tanda, kerana mesti ada sekurang-kurangnya satu aksara selepas #
var rquickExpr = /^(?:#([w-]*))$/;
//Pada pandangan pertama, dia adalah pesakit jquery yang teruk
Fungsi aQuery(pemilih) {
kembalikan aQuery.fn.init(pemilih);
baharu
}
/**
* Animasi
* @return {[type]} [penerangan]
'*/
animasi var = function() {
var self = {};
var Queue = []; //Animation Queue
var firing = palsu //Kunci animasi
var first = true; //Dicetuskan melalui antara muka tambah
var getStyle = function(obj, attr) {
kembalikan obj.currentStyle ?
}
//Ini semua adalah kesan animasi khusus, tiada apa yang sukar difahami
var makeAnim = fungsi(elemen, pilihan, fungsi) {
lebar var = pilihan.lebar
Setelah dilaksanakan ke '' '' '
//css3
//setTimeout
element.style.webkitTransitionDuration = '2000ms';
element.style.webkitTransform = 'translate3d(' width 'px,0,0)';
//Animasi pemantauan selesai
func()
});
}
var _fire = function() {
//Animasi yang ditambahkan sedang dicetuskan
jika (!menembak) {
var onceRun = Queue.shift();
jika (sekaliLari) {
//Elakkan pencetus berulang
tembakan = benar;
//seterusnya
sekaliJalankan(fungsi() {
api = palsu;
//Kesan panggilan bersiri dihasilkan dengan sangat bijak di sini
_fire();
});
} lain {
tembakan = benar;
}
}
}
kembalikan diri = {
//Tambah baris gilir
tambah: fungsi(elemen, pilihan) {
//Berikut ialah kunci kepada keseluruhan algoritma
//Setara dengan menambah fungsi pada tatasusunan
//[function(func){},...]
// Itulah kaedah onceRun dalam _fire, func telah dihantar pada masa itu.
// Aaron suka menggunakan teknik ini dalam pengaturcaraannya, seperti pra-penyusunan dan sebagainya.
Queue.push(function(func) {
makeAnim(elemen, pilihan, fungsi);
});
//Jika terdapat baris gilir, cetuskan animasi dengan segera
Jika (pertama && Baris gilir.panjang) {
//Suis ini memainkan peranan yang sangat baik dalam mengawal baris gilir elemen yang ditambahkan kemudian
1 = palsu;
//Ini bersamaan dengan menjalankan _fire();
secara langsung
// Aaron suka pasang A, sengaja tambah self.fire, mungkin dia rabun jauh
self.fire();
}
},
//Pencetus
Api: function() {
_fire();
}
}
}();
aQuery.fn = aQuery.prototype = {
jalankan: fungsi(pilihan) {
animation.add(elemen.ini, pilihan);
kembalikan ini;
}
}
var init = aQuery.fn.init = fungsi(pemilih) {
var match = rquickExpr.exec(selector);
elemen var = document.getElementById(padanan[1])
This.element = elemen;
kembalikan ini;
}
//Saya hampir memandang rendah baris kod ini
//Saya belajar cara menggunakan jquery dengan baik
//Bukankah lebih baik untuk terus aQuery.fn.init = aQuery.fn?
//Satu lagi pembolehubah init hanyalah untuk mengurangkan pertanyaan, idea pengoptimuman ada di mana-mana.
init.prototype = aQuery.fn;
Kembalikan aQuery;
}());
//dom
var oDiv = document.getElementById('div1');
//Panggil
oDiv.onclick = function() {
$('#div1').run({
'lebar': '500'
}).lari({
'lebar': '300'
}).lari({
'lebar': '1000'
});
};
Lampirkan html dan anda boleh melaraskannya sendiri. Ingat untuk menggunakan chrome untuk menyemak imbas.
Saya harap artikel ini akan membantu pengaturcaraan jQuery 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

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

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



Ditulis di atas & pemahaman peribadi penulis: Pada masa ini, dalam keseluruhan sistem pemanduan autonomi, modul persepsi memainkan peranan penting Hanya selepas kenderaan pemanduan autonomi yang memandu di jalan raya memperoleh keputusan persepsi yang tepat melalui modul persepsi boleh Peraturan hiliran dan. modul kawalan dalam sistem pemanduan autonomi membuat pertimbangan dan keputusan tingkah laku yang tepat pada masanya dan betul. Pada masa ini, kereta dengan fungsi pemanduan autonomi biasanya dilengkapi dengan pelbagai penderia maklumat data termasuk penderia kamera pandangan sekeliling, penderia lidar dan penderia radar gelombang milimeter untuk mengumpul maklumat dalam modaliti yang berbeza untuk mencapai tugas persepsi yang tepat. Algoritma persepsi BEV berdasarkan penglihatan tulen digemari oleh industri kerana kos perkakasannya yang rendah dan penggunaan mudah, dan hasil keluarannya boleh digunakan dengan mudah untuk pelbagai tugas hiliran.

Cabaran biasa yang dihadapi oleh algoritma pembelajaran mesin dalam C++ termasuk pengurusan memori, multi-threading, pengoptimuman prestasi dan kebolehselenggaraan. Penyelesaian termasuk menggunakan penunjuk pintar, perpustakaan benang moden, arahan SIMD dan perpustakaan pihak ketiga, serta mengikuti garis panduan gaya pengekodan dan menggunakan alat automasi. Kes praktikal menunjukkan cara menggunakan perpustakaan Eigen untuk melaksanakan algoritma regresi linear, mengurus memori dengan berkesan dan menggunakan operasi matriks berprestasi tinggi.

Lapisan bawah fungsi C++ sort menggunakan isihan gabungan, kerumitannya ialah O(nlogn), dan menyediakan pilihan algoritma pengisihan yang berbeza, termasuk isihan pantas, isihan timbunan dan isihan stabil.

Kami sering menggunakan ppt dalam kerja harian kami, jadi adakah anda biasa dengan setiap fungsi operasi dalam ppt? Contohnya: Bagaimana untuk menetapkan kesan animasi dalam ppt, bagaimana untuk menetapkan kesan pensuisan, dan apakah tempoh kesan setiap animasi? Bolehkah setiap slaid bermain secara automatik, masuk dan kemudian keluar dari animasi ppt, dan lain-lain. Dalam isu ini, saya akan berkongsi dengan anda langkah-langkah khusus untuk memasuki dan kemudian keluar dari animasi ppt. Kawan, datang dan lihat. Lihatlah! 1. Mula-mula, kita buka ppt pada komputer, klik di luar kotak teks untuk memilih kotak teks (seperti yang ditunjukkan dalam bulatan merah dalam rajah di bawah). 2. Kemudian, klik [Animasi] dalam bar menu dan pilih kesan [Padam] (seperti yang ditunjukkan dalam bulatan merah dalam rajah). 3. Seterusnya, klik [

Konvergensi kecerdasan buatan (AI) dan penguatkuasaan undang-undang membuka kemungkinan baharu untuk pencegahan dan pengesanan jenayah. Keupayaan ramalan kecerdasan buatan digunakan secara meluas dalam sistem seperti CrimeGPT (Teknologi Ramalan Jenayah) untuk meramal aktiviti jenayah. Artikel ini meneroka potensi kecerdasan buatan dalam ramalan jenayah, aplikasi semasanya, cabaran yang dihadapinya dan kemungkinan implikasi etika teknologi tersebut. Kecerdasan Buatan dan Ramalan Jenayah: Asas CrimeGPT menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk menganalisis set data yang besar, mengenal pasti corak yang boleh meramalkan di mana dan bila jenayah mungkin berlaku. Set data ini termasuk statistik jenayah sejarah, maklumat demografi, penunjuk ekonomi, corak cuaca dan banyak lagi. Dengan mengenal pasti trend yang mungkin terlepas oleh penganalisis manusia, kecerdasan buatan boleh memperkasakan agensi penguatkuasaan undang-undang

01Garis prospek Pada masa ini, sukar untuk mencapai keseimbangan yang sesuai antara kecekapan pengesanan dan hasil pengesanan. Kami telah membangunkan algoritma YOLOv5 yang dipertingkatkan untuk pengesanan sasaran dalam imej penderiaan jauh optik resolusi tinggi, menggunakan piramid ciri berbilang lapisan, strategi kepala pengesanan berbilang dan modul perhatian hibrid untuk meningkatkan kesan rangkaian pengesanan sasaran dalam imej penderiaan jauh optik. Menurut set data SIMD, peta algoritma baharu adalah 2.2% lebih baik daripada YOLOv5 dan 8.48% lebih baik daripada YOLOX, mencapai keseimbangan yang lebih baik antara hasil pengesanan dan kelajuan. 02 Latar Belakang & Motivasi Dengan perkembangan pesat teknologi penderiaan jauh, imej penderiaan jauh optik resolusi tinggi telah digunakan untuk menggambarkan banyak objek di permukaan bumi, termasuk pesawat, kereta, bangunan, dll. Pengesanan objek dalam tafsiran imej penderiaan jauh

1. Latar Belakang Pembinaan 58 Portrait Platform Pertama sekali, saya ingin berkongsi dengan anda latar belakang pembinaan 58 Portrait Platform. 1. Pemikiran tradisional platform pemprofilan tradisional tidak lagi mencukupi Membina platform pemprofilan pengguna bergantung pada keupayaan pemodelan gudang data untuk menyepadukan data daripada pelbagai barisan perniagaan untuk membina potret pengguna yang tepat untuk memahami tingkah laku, minat pengguna dan keperluan, dan menyediakan keupayaan sampingan, akhirnya, ia juga perlu mempunyai keupayaan platform data untuk menyimpan, bertanya dan berkongsi data profil pengguna dan menyediakan perkhidmatan profil dengan cekap. Perbezaan utama antara platform pemprofilan perniagaan binaan sendiri dan platform pemprofilan pejabat pertengahan ialah platform pemprofilan binaan sendiri menyediakan satu barisan perniagaan dan boleh disesuaikan atas permintaan platform pertengahan pejabat berkhidmat berbilang barisan perniagaan, mempunyai kompleks pemodelan, dan menyediakan lebih banyak keupayaan umum. 2.58 Potret pengguna latar belakang pembinaan potret di platform tengah 58

Ditulis di atas & Pemahaman peribadi penulis ialah dalam sistem pemanduan autonomi, tugas persepsi adalah komponen penting dalam keseluruhan sistem pemanduan autonomi. Matlamat utama tugas persepsi adalah untuk membolehkan kenderaan autonomi memahami dan melihat elemen persekitaran sekeliling, seperti kenderaan yang memandu di jalan raya, pejalan kaki di tepi jalan, halangan yang dihadapi semasa memandu, tanda lalu lintas di jalan raya, dan sebagainya, dengan itu membantu hiliran. modul Membuat keputusan dan tindakan yang betul dan munasabah. Kenderaan dengan keupayaan pemanduan autonomi biasanya dilengkapi dengan pelbagai jenis penderia pengumpulan maklumat, seperti penderia kamera pandangan sekeliling, penderia lidar, penderia radar gelombang milimeter, dsb., untuk memastikan kenderaan autonomi itu dapat melihat dan memahami persekitaran sekeliling dengan tepat. elemen , membolehkan kenderaan autonomi membuat keputusan yang betul semasa pemanduan autonomi. kepala
