精通jQuery:轻松实现网页动态交互

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"Learning jQuery_zh_CN.pdf 是一本关于jQuery的中文教程,旨在帮助读者理解和掌握这个流行的JavaScript库。本书适合不同水平的开发者,从初学者到经验丰富的程序员,都能从中获益。jQuery的核心功能包括简化DOM操作、增强页面表现和动态修改内容。" 在深入探讨jQuery之前,我们需要理解为什么需要这样一个库。在Web开发中,JavaScript是一种广泛使用的客户端脚本语言,用于增加网站的交互性和动态功能。然而,原生JavaScript的一些操作,如处理DOM、跨浏览器兼容性问题和复杂的动画效果,可能会变得相当复杂和冗长。jQuery出现后,这些问题得到了极大的缓解。 1. jQuery能做什么? - **DOM操作**:jQuery提供了简洁的语法来选取和操作DOM元素。它支持CSS选择器,允许开发者高效地定位页面上的特定元素,而无需编写大量JavaScript代码。 - **外观修改**:jQuery强化了对CSS的控制,特别是在处理浏览器兼容性问题上。它可以方便地改变元素的样式、添加或移除类,甚至在页面加载后动态调整样式属性。 - **内容动态更新**:jQuery不仅限于外观变化,还能修改页面内容。这包括插入、删除或替换HTML元素,使得动态数据展示和实时更新成为可能。 - **事件处理**:jQuery简化了事件监听和处理,使得用户交互更加顺畅。 - **动画效果**:jQuery内置了创建平滑动画的函数,可以轻松实现淡入淡出、滑动等视觉效果。 - **Ajax交互**:jQuery封装了Ajax请求,让异步数据获取和更新变得更加简单。 2. jQuery的优势: - **易用性**:jQuery的API设计直观且一致,使得开发者能够快速上手。 - **效率**:jQuery对常见的DOM操作进行了优化,执行速度快于纯JavaScript的某些实现。 - **兼容性**:jQuery处理了跨浏览器的差异,使得代码能在多种浏览器环境下运行。 - **扩展性**:jQuery拥有庞大的插件生态系统,可以轻易扩展其功能,满足各种需求。 3. 学习jQuery: - 初学者可以通过学习基本选择器、事件处理和DOM操作快速入门。 - 进阶用户则可以探索jQuery的高级特性,如Ajax、动画和插件系统,以提升项目复杂性和功能深度。 jQuery是现代Web开发中的一个重要工具,它降低了JavaScript编程的门槛,提高了开发效率,使开发者能够专注于创造出色用户体验,而不是解决底层技术问题。通过阅读"Learning jQuery_zh_CN.pdf",读者将全面了解并掌握jQuery的强大功能。
2023-05-14 上传

运行以下Python代码:import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimfrom torchvision import datasets, transformsfrom torch.utils.data import DataLoaderfrom torch.autograd import Variableclass Generator(nn.Module): def __init__(self, input_dim, output_dim, num_filters): super(Generator, self).__init__() self.input_dim = input_dim self.output_dim = output_dim self.num_filters = num_filters self.net = nn.Sequential( nn.Linear(input_dim, num_filters), nn.ReLU(), nn.Linear(num_filters, num_filters*2), nn.ReLU(), nn.Linear(num_filters*2, num_filters*4), nn.ReLU(), nn.Linear(num_filters*4, output_dim), nn.Tanh() ) def forward(self, x): x = self.net(x) return xclass Discriminator(nn.Module): def __init__(self, input_dim, num_filters): super(Discriminator, self).__init__() self.input_dim = input_dim self.num_filters = num_filters self.net = nn.Sequential( nn.Linear(input_dim, num_filters*4), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Linear(num_filters*4, num_filters*2), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Linear(num_filters*2, num_filters), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Linear(num_filters, 1), nn.Sigmoid() ) def forward(self, x): x = self.net(x) return xclass ConditionalGAN(object): def __init__(self, input_dim, output_dim, num_filters, learning_rate): self.generator = Generator(input_dim, output_dim, num_filters) self.discriminator = Discriminator(input_dim+1, num_filters) self.optimizer_G = optim.Adam(self.generator.parameters(), lr=learning_rate) self.optimizer_D = optim.Adam(self.discriminator.parameters(), lr=learning_rate) def train(self, data_loader, num_epochs): for epoch in range(num_epochs): for i, (inputs, labels) in enumerate(data_loader): # Train discriminator with real data real_inputs = Variable(inputs) real_labels = Variable(labels) real_labels = real_labels.view(real_labels.size(0), 1) real_inputs = torch.cat((real_inputs, real_labels), 1) real_outputs = self.discriminator(real_inputs) real_loss = nn.BCELoss()(real_outputs, torch.ones(real_outputs.size())) # Train discriminator with fake data noise = Variable(torch.randn(inputs.size(0), self.generator.input_dim)) fake_labels = Variable(torch.LongTensor(inputs.size(0)).random_(0, 10)) fake_labels = fake_labels.view(fake_labels.size(0), 1) fake_inputs = self.generator(torch.cat((noise, fake_labels.float()), 1)) fake_inputs = torch.cat((fake_inputs, fake_labels), 1) fake_outputs = self.discriminator(fake_inputs) fake_loss = nn.BCELoss()(fake_outputs, torch.zeros(fake_outputs.size())) # Backpropagate and update weights for discriminator discriminator_loss = real_loss + fake_loss self.discriminator.zero_grad() discriminator_loss.backward() self.optimizer_D.step() # Train generator noise = Variable(torch.randn(inputs.size(0), self.generator.input_dim)) fake_labels = Variable(torch.LongTensor(inputs.size(0)).random_(0,

2023-02-17 上传