精华内容
下载资源
问答
  • CSS3实现模糊背景的三种效果

    万次阅读 多人点赞 2017-10-31 18:58:42
    使用属性:filter:(2px)普通背景模糊为了美观不能使背景前的文字模糊,而filter属性会使这整个div的后代并且还会出现白边。也就是说无法达到这个效果。怎么办呢?我们可以使用伪元素,这样我们也顺便解决了白边的...

    不开头了,直接进入主题。
    普通背景模糊效果如下:
    这里写图片描述

    使用属性:

    filter:(2px)
    

    ####普通背景模糊
    为了美观不能使背景前的文字模糊,而filter属性会使这整个div的后代并且还会出现白边。也就是说无法达到这个效果。怎么办呢?我们可以使用伪元素,这样我们也顺便解决了白边的问题。

    实现思路:
    在父容器中设置背景,并且使用相对定位,方便伪元素重叠。而在:after中只需要继承背景,并且设置模糊,绝对定位覆盖父元素即可。这样父容器中的子元素便可不受模糊度影响。因为伪元素的模糊度不能被父元素的子代继承。
    说了这么多,来点代码提提神。

    简单的html布局:

    <div class="bg">
       <div class="drag">like window</div>
    </div>
    
    

    css:

    /*背景模糊*/
    .bg{
        width:100%;
        height:100%;
        position: relative;
        background: url("../image/banner/banner.jpg") no-repeat fixed;
        padding:1px;
        box-sizing:border-box;
        z-index:1;
    }
    .bg:after{
        content: "";
        width:100%;
        height:100%;
        position: absolute;
        left:0;
        top:0;
        background: inherit;
        filter: blur(2px);
        z-index: 2;
    }
    .drag{
        position: absolute;
        left:50%;
        top:50%;
        transform: translate(-50%,-50%);
        width:200px;
        height:200px;
        text-align: center;
    
        z-index:11;
    }
    
    

    当然,看了上面的代码就能发现父容器下面的子代元素也是要使用绝对定位的,但是这个不会影响到后面的布局的,所以请放心使用(有问题可以找博主麻烦~)。要注意的地方是要使用z-index确定层级关系,必须确保子代元素(也就是这里的drag)是在最上层的。不然子代元素的文字是不会出现的。

    上面的代码还有一个保证div居中的方法,细心的同学应该已经注意到了吧!不使用flex布局的情况下这样居中应该是比较简单的方法了。

    那么这样写代码表现出来的效果是怎么样的呢?

    这里写图片描述

    ####背景局部模糊
    相比较上一个效果而言,背景局部模糊就比较简单了。这时父元素根本就不用设置伪元素为模糊了。直接类比上面的代码把子元素模糊掉,但是子元素的后代可能不能模糊了(这点要注意,解决办法就是上一个效果的描述那样)。
    HTML布局稍微变了一下:

    <div class="bg">
       <div class="drag">
            <div>like window</div>
       </div>
    </div>
    

    css代码如下:(大家注意对比)

    /*背景局部模糊*/
    .bg{
        width:100%;
        height:100%;
        background: url("../image/banner/banner.jpg") no-repeat fixed;
        padding:1px;
        box-sizing:border-box;
        z-index:1;
    }
    .drag{
        margin:100px auto;
        width:200px;
        height:200px;
    
        background: inherit;
    
        position: relative;
    }
    .drag >div{
        width:100%;
        height: 100%;
        text-align: center;
        line-height:200px;
        position: absolute;
        left:0;
        top:0;
        z-index: 11;
    }
    .drag:after{
        content: "";
        width:100%;
        height:100%;
        position: absolute;
        left:0;
        top:0;
        background: inherit;
        filter: blur(15px);/*为了模糊更明显,调高模糊度*/
        z-index: 2;
    }
    
    

    效果如下:
    这里写图片描述

    ####背景局部清晰
    背景局部清晰这个效果说简单也不简单,说难也不难。关键还是要应用好background:inherit属性。这里可不能使用transform让它垂直居中了,大家还是选择flex布局吧。如果这里再使用transform属性的话会让背景也偏移的。这样就没有局部清晰的效果了。
    html布局不变,
    注意看css的变化:

    /*背景局部清晰*/
    .bg{
        width:100%;
        height:100%;
        position: relative;
        background: url("../image/banner/banner.jpg") no-repeat fixed;
        padding:1px;
        box-sizing:border-box;
    }
    .bg:after{
        content: "";
        width:100%;
        height:100%;
        position: absolute;
        left:0;
        top:0;
        background: inherit;
        filter: blur(3px);
        z-index: 1;
    }
    .drag{
        position: absolute;
        left:40%;
        top:30%;
        /*transform: translate(-50%,-50%);*/
        width:200px;
        height:200px;
        text-align: center;
    
        background: inherit;
        z-index:11;
    
        box-shadow:  0 0 10px 6px rgba(0,0,0,.5);
    }
    
    

    效果展示:
    这里写图片描述

    在线演示

    在线演示网站挂掉啦,服务器到期了– 2018年12月17日11:04:24

    **在线求简历~ ** – 2021年03月21日 22:22:24
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • matlab模糊控制工具箱使用和模糊控制pid实例参考

    万次阅读 多人点赞 2019-02-28 13:26:17
    Matlab模糊控制工具箱为模糊控制器的设计提供了一种非常便捷的途径,通过它我们不需要进行复杂的模糊化、模糊推理及反模糊化运算,只需要设定相应参数,就可以很快得到我们所需要的控制器,而且修改也非常方便。...

    Matlab模糊控制工具箱为模糊控制器的设计提供了一种非常便捷的途径,通过它我们不需要进行复杂的模糊化、模糊推理及反模糊化运算,只需要设定相应参数,就可以很快得到我们所需要的控制器,而且修改也非常方便。下面将根据模糊控制器设计步骤,一步步利用Matlab工具箱设计模糊控制器。

    1、模糊控制工具箱使用

    首先我们在Matlab的命令窗口(command window)中输入fuzzy,回车就会出来这样一个窗口。

    下面我们都是在这样一个窗口中进行模糊控制器的设计。

    1确定模糊控制器结构:即根据具体的系统确定输入、输出量。

    这里我们可以选取标准的二维控制结构,即输入为误差e和误差变化ec,输出为控制量u。注意这里的变量还都是精确量。相应的模糊量为EECU,我们可以选择增加输入(Add Variable)来实现双入单出控制结构。

    2输入输出变量的模糊化:即把输入输出的精确量转化为对应语言变量的模糊集合。

    首先我们要确定描述输入输出变量语言值的模糊子集,如{NBNMNSZOPSPMPB},并设置输入输出变量的论域,例如我们可以设置误差E(此时为模糊量)、误差变化EC、控制量U的论域均为{-3-2-10123};然后我们为模糊语言变量选取相应的隶属度函数。

    在模糊控制工具箱中,我们在Member Function Edit中即可完成这些步骤。首先我们打开Member Function Edit窗口.

    4步教你学会使用matlab模糊控制工具箱

    4步教你学会使用matlab模糊控制工具箱

    然后分别对输入输出变量定义论域范围,添加隶属函数,以E为例,设置论域范围为[-3 3],添加隶属函数的个数为7.

     4步教你学会使用matlab模糊控制工具箱

    然后根据设计要求分别对这些隶属函数进行修改,包括对应的语言变量,隶属函数类型。

    4步教你学会使用matlab模糊控制工具箱

    3模糊推理决策算法设计:即根据模糊控制规则进行模糊推理,并决策出模糊输出量。

    首先要确定模糊规则,即专家经验。对于我们这个二维控制结构以及相应的输入模糊集,我们可以制定49条模糊控制规则(一般来说,这些规则都是现成的,很多教科书上都有),如图。

    4步教你学会使用matlab模糊控制工具箱

    制定完之后,会形成一个模糊控制规则矩阵,然后根据模糊输入量按照相应的模糊推理算法完成计算,并决策出模糊输出量。

    4对输出模糊量的解模糊:模糊控制器的输出量是一个模糊集合,通过反模糊化方法判决出一个确切的精确量,凡模糊化方法很多,我们这里选取重心法。

        4步教你学会使用matlab模糊控制工具箱

    5)然后Export to disk,即可得到一个.fis文件,这就是你所设计的模糊控制器。

    6)simulink中使用fis文件,首先加入fuzzy模块,然后写入模糊文件,注意应用格式加单引号: 'fuzzpid.fis'

     

    2、模糊控制pid实例

    模糊PID控制,即利用模糊逻辑并根据一定的模糊规则对PID的参数进行实时的优化,以克服传统PID参数无法实时调整PID参数的缺点。模糊PID控制包括模糊化,确定模糊规则,解模糊等组成部分。小车通过传感器采集赛道信息,确定当前距赛道中线的偏差E以及当前偏差和上次偏差的变化ec,根据给定的模糊规则进行模糊推理,最后对模糊参数进行解模糊,输出PID控制参数。

     

     

    KP的模糊规则控制表

    ∆kp

    EC

    NB

    NM

    MS

    ZO

    PS

    PM

    PB

    E

    NB

    PB

    PB

    PM

    PM

    PS

    ZO

    ZO

    NM

    PB

    PB

    PM

    PS

    PS

    ZO

    NS

    NS

    PM

    PM

    PM

    PS

    ZO

    NS

    NS

    ZO

    PM

    PM

    PS

    ZO

    NS

    NM

    NM

    PS

    PS

    PS

    ZO

    NS

    NS

    NM

    NM

    PM

    PS

    ZO

    NS

    NM

    NM

    NM

    NB

    PS

    ZO

    ZO

    NM

    NM

    NM

    NB

    NB

     KI的模糊规则控制表

    ∆ki

    EC

    NB

    NM

    NS

    ZO

    PS

    PM

    PB

    E

    NB

    NB

    NB

    NM

    NM

    NS

    ZO

    ZO

    NM

    NB

    NB

    NM

    NS

    NS

    ZO

    ZO

    NS

    NB

    NM

    NS

    NS

    ZO

    PS

    PS

    ZO

    NM

    NM

    NS

    ZO

    PS

    PM

    PM

    PS

    NM

    NS

    ZO

    PS

    PS

    PM

    PB

    PM

    ZO

    ZO

    PS

    PS

    PM

    PB

    PB

    PB

    ZO

    ZO

    PS

    PM

    PM

    PB

    PB

    KD的模糊规则控制表

    ∆kd

    EC

    NB

    NM

    NS

    ZO

    PS

    PM

    PB

    E

    NB

    PS

    NS

    NB

    NB

    NB

    NM

    PS

    NM

    PS

    NS

    NB

    NM

    NM

    NS

    ZO

    NS

    ZO

    NS

    NM

    NM

    NS

    NS

    ZO

    ZO

    ZO

    NS

    NS

    NS

    NS

    NS

    ZO

    PS

    ZO

    ZO

    ZO

    ZO

    ZO

    ZO

    ZO

    PM

    PB

    NS

    PS

    PS

    PS

    PS

    PB

    PB

    PB

    PM

    PM

    PM

    PS

    PS

    PB

     

    模糊推理系统结构图

    输入变量的隶属取三角形函数,如下:

    误差变量E的隶属函数

    误差变化变量EC的隶属函数

    输出变量的隶属同样取三角形函数,如下:

    输出变量KP的隶属函数

     

    输出变量KD的隶属函数

    输出变量KI的隶属函数

    确定了输入和输出隶属函数后,在模糊规则编辑器中,输入表格中的模糊推理规则,共49条,如下图

    模糊推理编辑器

    此时得到的三参数的变化如下图

    模糊推理KP变化图

    模糊推理KI变化图

    模糊推理KD变化图

     

    运行仿真得到结果

    PS:有定制开发需求,可以QQ联系:1762016542

    提供matlab simulink 培训 1v1教学 或者思路沟通 答疑等咨询服务,尤其擅长汽车控制、信号处理、数学建模、电机领域

    欢迎关注公众号:算法工程师的学习日志

     

    展开全文
  • 模糊数学模型系列博文: 【1】基本概念: 隶属函数、模糊集合的表示方法、模糊关系、模糊矩阵 【2】模糊模式识别:海明贴近度 、欧几里得贴近度 、黎曼贴近度、 格贴近度、最大隶属原则、择近原则 【3】模糊聚类...

    模糊数学模型系列博文:

    【1】基本概念: 隶属函数、模糊集合的表示方法、模糊关系、模糊矩阵

    【2】模糊模式识别:海明贴近度 、欧几里得贴近度 、黎曼贴近度、 格贴近度、最大隶属原则、择近原则

    【3】模糊聚类分析方法:模糊等价矩阵、模糊相似矩阵、传递闭包法、布尔矩阵法

    【4】模糊决策分析方法


    目录

    1.1 模糊数学简介

    1.2.1 模糊集和隶属函数

    1.2.2 模糊集合的表示方法

    i) zadeh 表示法                          ii) 序偶表示法                            iii) 向量表示法

    1.2.3 模糊集的运算  

    1.2.4 隶属函数的确定方法                     

    (1)模糊统计方法                             (2)指派方法

    1.3 模糊关系、模糊矩阵

    1.3.1 基本概念

    1.3.2 模糊矩阵的运算及其性质

    (1) 模糊矩阵间的关系及并、交、余运算                               (2) 模糊矩阵的合成

    (3) 模糊矩阵的转置                                                                 (4) 模糊矩阵的λ − 截矩阵


     


    1.1 模糊数学简介

    1965 年,美国著名计算机与控制专家查德(L.A.Zadeh)教授提出了模糊的概念,并 在国际期刊《Information and Control》并发表了第一篇用数学方法研究模糊现象的论文 “Fuzzy Sets”(模糊集合),开创了模糊数学的新领域。 模糊是指客观事物差异的中间过渡中的“不分明性”或“亦此亦彼性”。如高个子 与矮个子、年轻人与老年人、热水与凉水、环境污染严重与不严重等。在决策中,也有 这种模糊的现象,如选举一个好干部,但怎样才算一个好干部?好干部与不好干部之间 没有绝对分明和固定不变的界限。这些现象很难用经典的数学来描述。 模糊数学就是用数学方法研究与处理模糊现象的数学。它作为一门崭新的学科,它 是继经典数学、统计数学之后发展起来的一个新的数学学科。经过短暂的沉默和争议之 后,迅猛的发展起来了,而且应用越来越广泛。如今的模糊数学的应用已经遍及理、工、 农、医及社会科学的各个领域,充分的表现了它强大的生命力和渗透力。 统计数学是将数学的应用范围从确定性的领域扩大到了不确定性的领域,即从必然 现象到偶然现象,而模糊数学则是把数学的应用范围从确定领域扩大到了模糊领域,即 从精确现象到模糊现象。 实际中,我们处理现实的数学模型可以分成三大类:第一类是确定性数学模型,即 模型的背景具有确定性,对象之间具有必然的关系。第二类是随机性的数学模型,即模 型的背景具有随机性和偶然性。第三类是模糊性模型,即模型的背景及关系具有模糊性。

    1.2 基本概念

    1.2.1 模糊集和隶属函数

    【定义 1】 论域 X 到[0,1]闭区间上的任意映射

    1.2.2 模糊集合的表示方法

    当论域 X 为有限集时,记\large X= \left \{ x_1\, , x_2\, ,... x_n\, \right \} ,则 X 上的模糊集 A 有下列三种常 见的表示形式。

    i) zadeh 表示法

    ii) 序偶表示法

    iii) 向量表示法

    当论域 X 为无限集时, X 上的模糊集 A 可以写成

    1.2.3 模糊集的运算

    1.2.4 隶属函数的确定方法

    模糊数学的基本思想是隶属度的思想。应用模糊数学方法建立数学模型的关键是建 立符合实际的隶属函数。如何确定一个模糊集的隶属函数至今还是尚未解决的问题。这 里仅仅介绍几种常用的确定隶属函数的方法。

    (1)模糊统计方法

    模糊统计方法是一种客观方法,主要是基于模糊统计试验的基础上根据隶属度的客 观存在性来确定的。所谓的模糊统计试验包含以下四个要素:

    (2)指派方法

    指派方法是一种主观的方法,它主要依据人们的实践经验来确定某些模糊集隶属函 数的一种方法。

    如果模糊集定义在实数域 R 上,则模糊集的隶属函数称为模糊分布。所谓指派方 法就是根据问题的性质主观地选用某些形式地模糊分布,再根据实际测量数据确定其中 所包含地参数,常用的模糊分布如表 1 所示。 实际中,根据问题对研究对象的描述来选择适当的模糊分布:

    ① 偏小型模糊分布一般适合于描述像“小,少,浅,淡,冷,疏,青年”等偏小 的程度的模糊现象。

    ② 偏大型模糊分布一般适合于描述像“大,多,深,浓,热,密,老年”等偏大 的程度的模糊现象。

    ③ 中间型模糊分布一般适合于描述像“中,适中,不太多,不太少,不太深,不 太浓,暖和,中年”等处于中间状态的模糊现象。 但是,表 1 给出的隶属函数都是近似的,应用时需要对实际问题进行分析,逐步修 改进行完善,最后得到近似程度更好的隶属函数。

    (3)其它方法

    在实际应用中,用来确定模糊集的隶属函数的方法示多种多样的,主要根据问题的 实际意义来确定。譬如,在经济管理、社会管理中,可以借助于已有的“客观尺度”作 为模糊集的隶属度。下面举例说明。

    如果设论域 X 表示机器设备,在 X 上定义模糊集 A =“设备完好”,则可以用“设 备完好率”作为 A 的隶属度。如果 X 表示产品,在 X 上定义模糊集 A =“质量稳定”, 则可以用产品的“正品率”作为 A 的隶属度。如果 X 表示家庭,在 X 上定义模糊集 A =“家庭贫困”,则可以用“Engel 系数=食品消费/总消费”作为 A 的隶属度。

    另外,对于有些模糊集而言,直接给出隶属度有时是很困难的,但可以利用所谓的 “二元对比排序法”来确定,即首先通过两两比较确定两个元素相应隶属度的大小排出 顺序,然后用数学方法加工处理得到所需的隶属函数。

    1.3 模糊关系、模糊矩阵

    1.3.1 基本概念

    这是二元模糊关系的数学定义,多元模糊关系也可以类似定义。

    由此确定一个从U 到V 的模糊关系 R ,这个模糊关系的隶属度函数是一个 5×4 阶 的矩阵,记为

    则 R 为一个模糊关系矩阵。

    1.3.2 模糊矩阵的运算及其性质

    (1) 模糊矩阵间的关系及并、交、余运算

     

     (2) 模糊矩阵的合成

     

    两模糊矩阵合成的 MATLAB 函数如下:

    function ab=synt(a,b);
    m=size(a,1);n=size(b,2);
    for i=1:m
        for j=1:n
            ab(i,j)=max(min([a(i,:);b(:,j)']));
        end
    end

    (3) 模糊矩阵的转置

    (4) 模糊矩阵的λ − 截矩阵


    模糊数学模型系列博文:

    【1】基本概念: 隶属函数、模糊集合的表示方法、模糊关系、模糊矩阵

    【2】模糊模式识别:海明贴近度 、欧几里得贴近度 、黎曼贴近度、 格贴近度、最大隶属原则、择近原则

    【3】模糊聚类分析方法:模糊等价矩阵、模糊相似矩阵、传递闭包法、布尔矩阵法

    【4】模糊决策分析方法


     

    展开全文
  • java之模糊查询

    万次阅读 多人点赞 2017-06-26 22:23:55
    由于项目中有很多地方设置了搜索框,所以搜索框之模糊查询势在必得;今晚笔者将详细讲解java之模糊查询的细节及要点,希望能给大伙带来启发。 2.实现方案 后台代码: ①UserInfo实体类的定义 public class ...

    1.场景还原

        由于项目中有很多地方设置了搜索框,所以搜索框之模糊查询势在必得;今晚笔者将详细讲解java之模糊查询的细节及要点,希望能给大伙带来启发。

    2.实现方案

    后台代码:

    ①UserInfo实体类的定义

     

    public class UserInfo {
        private String username;
        private Integer age;
        private String sex;
        private String phone;
        private String address;
    
        public String getUsername() {
            return username;
        }
    
        public void setUsername(String username) {
            this.username = username;
        }
    
        public Integer getAge() {
            return age;
        }
    
        public void setAge(Integer age) {
            this.age = age;
        }
    
        public String getSex() {
            return sex;
        }
    
        public void setSex(String sex) {
            this.sex = sex;
        }
    
        public String getPhone() {
            return phone;
        }
    
        public void setPhone(String phone) {
            this.phone = phone;
        }
    
        public String getAddress() {
            return address;
        }
    
        public void setAddress(String address) {
            this.address = address;
        }
    }
    

     

     ②模糊查询sql语句

     

    <select id="getUserInfoByName" parameterType="String" resultType="com.cckj.bean.UserInfo">
        select * from userinfo
        <where>
            <if test="_parameter!=null">
                username like '%${_parameter}%'
            </if>
        </where>
    </select>

     

    其中要注意的是,在判断语句中如果入参是String的话,入参全用_parameter代替,否则会报错;

    或者

     

    <select id="getUserInfoByName" parameterType="String" resultType="com.cckj.bean.UserInfo">
        select * from userinfo
        <where>
            <if test="_parameter!=null">
                username like CONCAT('%', #{_parameter} , '%')
            </if>
        </where>
    </select>

    两者效果相同,建议第二种;

     

    ③dao层的申明

     

    @Repository
    public interface UserInfoDao {
        List<UserInfo> getUserInfo();
        List<UserInfo> getUserInfoByName(String username);
    }

    ④实现类层impl

     

     

    @Service("UserInfoService")
    public class UserInfoServiceImpl implements UserInfoService {
        @Autowired
        UserInfoDao userInfoDao;
        @Override
        public List<UserInfo> getUserInfo() {
            return userInfoDao.getUserInfo();
        }
    
        @Override
        public List<UserInfo> getUserInfoByName(String username) {
            return userInfoDao.getUserInfoByName(username);
        }
    }

     

    ⑤controller层

     

    @RestController
    @RequestMapping("/userInfo")
    public class UserInfoController extends BaseController {
       @Autowired
        UserInfoService userInfoService;
    
        @RequestMapping(value = "/getUserInfo", produces = "application/json;charset=utf-8")
        public Map<String,Object> getUserInfo(HttpServletResponse response){
            response.setHeader("Access-Control-Allow-Origin","*");
            List<UserInfo> userList = userInfoService.getUserInfo();
            Map<String,Object> map = new HashMap<>();
            map.put("userInfoList",userList);
            map.put("status",1);
            return map;
        }
    
        @RequestMapping(value = "/getUserInfoByName", produces = "application/json;charset=utf-8")
        public Map<String,Object> getUser(HttpServletResponse response,String username){
            response.setHeader("Access-Control-Allow-Origin","*");
            List<UserInfo> userList = userInfoService.getUserInfoByName(username);
            Map<String,Object> map = new HashMap<>();
            map.put("userlist",userList);
            map.put("status",1);
            return map;
        }
    
    
    }

     

    前端代码:

    ①待动态数据渲染的div

     

    <div class="grid-body">
    <!-- <div class="grid-item">
    <span class="row-1">zhangxing</span>
    <span class="row-1">24</span>
    <span class="row-1">男</span>
    <span class="row-1">18772351259</span>
    <span class="row-1">浙江西湖</span>
    </div>
    
    <div class="grid-item">
    <span class="row-1">lisishan</span>
    <span class="row-1">23</span>
    <span class="row-1">女</span>
    <span class="row-1">17682317584</span>
    <span class="row-1">浙江余杭</span>
    </div> -->
    
    </div>

     

    ②通过后台的list的length动态添加div

     

    function initdata(){
    
        alert("进来了");
        $.ajax({
                type: "get",
                url: "http://dajiu.ngrok.cc/userInfo/getUserInfo",
                success: function(data, textStatus){
            alert(data.userInfoList[1].username);
            if(data.status == 1){
                for (var i =0;i<data.userInfoList.length;i++) {
                    name ="name"+i;
                    age = "age"+i;
                    sex = "sex"+i;
                    phone ="phone"+i;
                    address = "address"+i;
    
                    $(".grid-body").append('<div class="grid-item">\
                            <span class="row-1" id="'+name+'">lisishan</span>\
                                        <span class="row-1" id="'+age+'">23</span>\
                                        <span class="row-1" id="'+sex+'">女</span>\
                                        <span class="row-1" id="'+phone+'">17682317584</span>\
                                        <span class="row-1" id="'+address+'">浙江余杭</span>\
                                        </div>');
                    document.getElementById(name).innerHTML=data.userInfoList[i].username;
                    document.getElementById(age).innerHTML=data.userInfoList[i].age;
                    document.getElementById(sex).innerHTML=data.userInfoList[i].sex;
                    document.getElementById(phone).innerHTML=data.userInfoList[i].phone;
                    document.getElementById(address).innerHTML=data.userInfoList[i].address;
    
                }
            }
    
        },
        complete: function(XMLHttpRequest, textStatus){
    
        },
        error: function(){
            alert("请求网络失败!。。。。。。");
        }
    });
    }

    ③第二次模糊查询,先清除之前的div,再进行动态数据渲染

     

     

    /**模糊搜索
     * [search description]
     * @return {[type]} [description]
     */
    function search(){
        var nicheng =document.getElementById("nicheng").value;
        $('.grid-item').remove();
    
        $.ajax({
                type: "get",
                url: "http://dajiu.ngrok.cc/userInfo/getUserInfoByName?username="+nicheng,
                success: function(data, textStatus){
            if(data.status == 1){
                for (var j =0;j<data.userlist.length;j++) {
                    name ="name"+j;
                    age = "age"+j;
                    sex = "sex"+j;
                    phone ="phone"+j;
                    address = "address"+j;
    
                    $(".grid-body").append('<div class="grid-item">\
                            <span class="row-1" id="'+name+'"></span>\
                                        <span class="row-1" id="'+age+'"></span>\
                                        <span class="row-1" id="'+sex+'"></span>\
                                        <span class="row-1" id="'+phone+'"></span>\
                                        <span class="row-1" id="'+address+'"></span>\
                                        </div>');
                    document.getElementById(name).innerHTML=data.userlist[j].username;
                    document.getElementById(age).innerHTML=data.userlist[j].age;
                    document.getElementById(sex).innerHTML=data.userlist[j].sex;
                    document.getElementById(phone).innerHTML=data.userlist[j].phone;
                    document.getElementById(address).innerHTML=data.userlist[j].address;
    
                }
            }
    
        },
        complete: function(XMLHttpRequest, textStatus){
    
        },
        error: function(){
            alert("请求网络失败!。。。。。。");
        }
    });
    }

     

    ④前端完整代码

     

    <!DOCTYPE html>
    <html>
    <head>
    <meta charset="utf-8">
    <title>ECharts</title>
    <!-- 引入 echarts.js -->
    <link rel="stylesheet" href="css/gongchang-style.css" />
    <script type="text/javascript" src="js/jQuery.js"></script>
    <script src="js/echarts.js"></script>
    
    </head>
    <body onload="initdata()">
    
    <div class="grid-wrap">
    <div>
    <input type="text" id="nicheng" placeholder="搜索">
    <input type="button" onclick="search()" value="搜索">
    
    </div>
    <div class="grid"  id="grid1">
    <div class="grid-header" id="grid1">
    <span class="row-1">姓名</span>
    <span class="row-1">年龄</span>
    <span class="row-1">性别</span>
    <span class="row-1">手机号码</span>
    <span class="row-1">居住地址</span>
    </div>
    <div class="grid-body">
    <!-- <div class="grid-item">
    <span class="row-1">zhangxing</span>
    <span class="row-1">24</span>
    <span class="row-1">男</span>
    <span class="row-1">18772351259</span>
    <span class="row-1">浙江西湖</span>
    </div>
    
    <div class="grid-item">
    <span class="row-1">lisishan</span>
    <span class="row-1">23</span>
    <span class="row-1">女</span>
    <span class="row-1">17682317584</span>
    <span class="row-1">浙江余杭</span>
    </div> -->
    
    </div>
    </div>
    </div>
    
    
    <script type="text/javascript">
            var name;
            var age;
            var sex;
            var phone;
            var address;
    
            /**初始函数
             * [initdata description]
             * @return {[type]} [description]
             */
            function initdata(){
    
            alert("进来了");
            $.ajax({
            type: "get",
            url: "http://dajiu.ngrok.cc/userInfo/getUserInfo",
            success: function(data, textStatus){
            alert(data.userInfoList[1].username);
            if(data.status == 1){
            for (var i =0;i<data.userInfoList.length;i++) {
            name ="name"+i;
            age = "age"+i;
            sex = "sex"+i;
            phone ="phone"+i;
            address = "address"+i;
    
            $(".grid-body").append('<div class="grid-item">\
    <span class="row-1" id="'+name+'">lisishan</span>\
    <span class="row-1" id="'+age+'">23</span>\
    <span class="row-1" id="'+sex+'">女</span>\
    <span class="row-1" id="'+phone+'">17682317584</span>\
    <span class="row-1" id="'+address+'">浙江余杭</span>\
    </div>');
            document.getElementById(name).innerHTML=data.userInfoList[i].username;
            document.getElementById(age).innerHTML=data.userInfoList[i].age;
            document.getElementById(sex).innerHTML=data.userInfoList[i].sex;
            document.getElementById(phone).innerHTML=data.userInfoList[i].phone;
            document.getElementById(address).innerHTML=data.userInfoList[i].address;
    
            }
            }
    
            },
            complete: function(XMLHttpRequest, textStatus){
    
            },
            error: function(){
            alert("请求网络失败!。。。。。。");
            }
            });
            }
    
    
    /**模糊搜索
     * [search description]
     * @return {[type]} [description]
     */
            function search(){
            var nicheng =document.getElementById("nicheng").value;
            $('.grid-item').remove();
    
            $.ajax({
            type: "get",
            url: "http://dajiu.ngrok.cc/userInfo/getUserInfoByName?username="+nicheng,
            success: function(data, textStatus){
            if(data.status == 1){
            for (var j =0;j<data.userlist.length;j++) {
            name ="name"+j;
            age = "age"+j;
            sex = "sex"+j;
            phone ="phone"+j;
            address = "address"+j;
    
            $(".grid-body").append('<div class="grid-item">\
    <span class="row-1" id="'+name+'"></span>\
    <span class="row-1" id="'+age+'"></span>\
    <span class="row-1" id="'+sex+'"></span>\
    <span class="row-1" id="'+phone+'"></span>\
    <span class="row-1" id="'+address+'"></span>\
    </div>');
            document.getElementById(name).innerHTML=data.userlist[j].username;
            document.getElementById(age).innerHTML=data.userlist[j].age;
            document.getElementById(sex).innerHTML=data.userlist[j].sex;
            document.getElementById(phone).innerHTML=data.userlist[j].phone;
            document.getElementById(address).innerHTML=data.userlist[j].address;
    
            }
            }
    
            },
            complete: function(XMLHttpRequest, textStatus){
    
            },
            error: function(){
            alert("请求网络失败!。。。。。。");
            }
            });
            }
    
    
    </script>
    </body>
    </html>

    3.效果展示

     

    ①进行就开始加载initData()函数,得到全部用户信息

    ②在搜索框数据模糊关键词,然后搜索

    创作不易,莫要白嫖,您的关注及点赞是对于我创作的最大动力与源泉。

     

    展开全文
  • 模糊综合评价在matlab上的实现

    万次阅读 多人点赞 2018-12-27 11:57:06
    模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评价方法,应用模糊关系合成的原理,将一些边界不清,不易定量的因素定量化,进行综合评价。该综合评价法根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价,即用模糊数学...
  • 【update】下一篇博客我将会讲如何用这篇博客的模糊推理过程构建一个图像边缘检测的模糊推理系统~~~ 链接:https://blog.csdn.net/luolan9611/article/details/94296622 这是我的一项大作业,两篇博客加起来有写...
  • 模糊PID算法及其MATLAB仿真(2)

    万次阅读 多人点赞 2019-04-16 18:05:07
    上一篇写了模糊自整定PID的理论,这篇来做MATLAB仿真。 目录 补充内容:如何计算临界稳定下的开环增益 Ku 和震荡周期 Tu MATLAB进行模糊PID仿真 1、准备工作 2、模糊控制器的设计 补充内容:如何计算临界稳定...
  • 均值模糊1.什么是均值模糊2. 数字化图片演示3. 真实图片演示4. 补充:填充方式二.中值模糊1. 什么是中值模糊2. 数字化图片演示三.高斯模糊 一.均值模糊 1.什么是均值模糊 均值模糊就是对图像进行算术平均值模糊,...
  • 有关模糊pid的相关知识就把自己从刚接触到仿真出结果看到的大部分资料总结一下,以及一些自己的ps   以下未说明的都为转载内容   1.转自 https://blog.csdn.net/weixin_36340979/article/details/79168052 ...
  • 图像去模糊(一)——理解模糊

    万次阅读 多人点赞 2016-10-10 23:30:02
    运动视频图像去模糊(Motion De-blurring),作为视频图像复原的重要研究内容,一直以来都是学术界和工业界研究的重点和热点之一,其主要研究内容是去除由于曝光过程中成像设备和被摄目标场景之间的相对运动。...
  • 模糊集与模糊聚类

    千次阅读 2019-03-15 16:51:18
    模糊逻辑与模糊推理 数据挖掘中的模糊方法: 模糊聚类 模糊集的历史 19世纪以前,是传统逻辑的时代,主要是就是亚里士多的的精确数学,后来柏拉图反对这种非此即彼的思维方法,他认为真假之间应该存在...
  • 模糊控制(二)模糊控制——模糊推理 O、概括 其主要内容为 一、模糊推理基础 1.模糊关系 模糊关系及模糊关系矩阵 (1) 将论域U与V的直积UXV中每一个元素赋予一个隶属度,就可得到U与V间的一个模糊关系,记为R....
  • 在日常使用MySQL进行模糊匹配时,我们通常用通配符%来进行匹配,其实,这只是MySQL模糊匹配的冰山一角,在MySQL中,支持模糊匹配的方法有很多,且各有各的优点。好了,今天让我带大家一起掀起MySQL的小裙子,看一看...
  • mybatis中LIKE模糊查询的几种写法以及注意点

    万次阅读 多人点赞 2018-08-20 19:42:58
    mybatis中对于使用like来进行模糊查询的几种方式: (1)使用${...} 注意:由于$是参数直接注入的,导致这种写法,大括号里面不能注明jdbcType,不然会报错 org.mybatis.spring.MyBatisSystemException: ...
  • 对于卷积概念和计算不熟悉的建议先看下这篇博客:直观理解深度学习卷积部分 滤波器有高通滤波器(HPF)和低通滤波器(LPF)两种。...下面要说的均值模糊、中值模糊、高斯模糊都属于低通滤波器。 ...
  • 一、模糊集及其运算性质 二、模糊截集与分解定理 三、模糊隶属度函数的确定及常用隶属度函数 四、模糊矩阵与模糊关系 五、模糊聚类 六、模糊模型识别-I(最大隶属度原则) 六、模糊模型识别-II(择近原则) 七、模糊...
  • 模糊控制及自适应模糊控制实现

    万次阅读 多人点赞 2018-06-15 21:17:02
    模糊控制器与自适应模糊控制设计题一:已知某被控对象的传递函数为:(1) 采用二维PD模糊控制器,输入变量 和 ,输出变量为 ,其模糊集论域均为[-5,5],语言变量取值[NL,NM,NS,ZO,PS,PM,PL],隶属函数为对称...
  • mysql之模糊查询的方法

    万次阅读 多人点赞 2018-07-20 14:47:01
    想起Mysql模糊查询正常情况下我们想到的一般都是like,但是使用like,格式正确了效率很快,当然这是在数据量比较小的情况下,问题是在数据量小的时候,不容易看出查询的效率,但在数据量达到百万级,千万级的时mysql...
  • ES模糊查询(任意位置模糊

    万次阅读 热门讨论 2019-08-20 16:59:44
    在elastic search7 java开发简单教程 中提到四种模糊查询,并且编写了prefix例子(即模糊字段在后面),但是实际情况可能包括其他位置模糊的情况,今天正要遇到了这个需求,项目经理让我根据某个excel表,根据里面的...
  • 模糊查询

    千次阅读 2019-06-17 21:38:16
    模糊查询 开发工具与关键技术:Visual Studio 2015 作者:徐晶旗 撰写时间:2019年6月16日 今天来介绍一下模糊查询,模糊查询是什么呢?模糊查询是目前计算机查找信息用得最多的一种搜索工具,它主要用于与“数据”...
  • 模糊数学 3、模糊聚类

    千次阅读 2020-06-04 14:00:13
    懒了几天了,把模糊数学后面的学了,继续总结一下。 模糊聚类 首先是数据的标准化 假设有m个对象,每个对象有n个特征来描述,构成的矩阵就是m*n的一个矩阵(行i代表一个对象,列j代表一个特征,(i,j)就是滴i个...
  • 模糊查询:Spring Data JPA 如何进行模糊查询(LIKE) ?

    万次阅读 多人点赞 2018-01-22 17:56:28
    Spring MVC +Spring Data JPA+模糊查询 为了方便起见,service直接忽略,方便理解。 一. 方法一 1. Controller层: 方法参数如下,一定要加 "%"+name+"%" /** * @description: * @author: czx<...
  • 从隶属度函数可以得到隶属度,隶属度是一个数,数可以组成向量与矩阵,叫模糊矩阵,我们介绍下模糊数学里面见得比较多的一些矩阵,看一下他们究竟是什么东西。         ...
  • 模糊PID控制算法的C++实现

    万次阅读 多人点赞 2017-10-14 20:17:53
    模糊PID的C++实现方法
  • 模糊控制数学基础(模糊推理)

    万次阅读 2017-10-12 12:59:20
    模糊推理 1.概括 2模糊推理基础 2.1模糊关系 2.1.1模糊关系及模糊关系矩阵 2.1.2模糊关系矩阵运算及合成 2.2语言变量2.2.1概念 2.2.2语气算子 2.2.3模糊数 3模糊推理规则
  • 模糊聚类分析方法

    万次阅读 多人点赞 2019-05-07 08:33:20
    模糊数学模型系列博文: 【1】基本概念: 隶属函数、模糊集合的表示方法、模糊关系、模糊矩阵 【2】模糊模式识别:海明贴近度 、欧几里得贴近度 、黎曼贴近度、 格贴近度、最大隶属原则、择近原则 【3】模糊聚类...
  • 扩屏双显示器一个清晰,另一个模糊的解决办法

    万次阅读 多人点赞 2017-11-07 11:32:07
    本人用笔记本外加一个显示器,电脑系统win10,笔记本各软件显示正常,那天第一次接上另一个显示器扩屏,但是显示非常模糊,经过网上查找,一些大神的方法包括修改intel 核显设置修改高斯模糊,保守形态学抗锯齿等都...
  • 起因是在一个FairyGUI项目里,有个项目需求要求弹出框的背景是虚化模糊效果,包括背景后的UI模糊和场景模糊,于是有了这一次unity实现模糊效果的测试记录。 先贴一下测试使用的unity工程: 使用FairyGUI建了一个UI...
  • 一、模糊系统 模糊控制系统分类 1 按信号的时变特性分类 (1)恒值模糊控制系统 系统的指令信号为恒定值,通过模糊控制器消除外界对系统的扰动作用,使系统的输出跟踪输入的恒定值。也称为“自镇定模糊控制系统...
  • 模糊逻辑

    千次阅读 2019-01-06 10:14:55
    模糊流程由三个基本步骤组成,分别是: 1.模糊化:根据隶属度函数从具体的输入...2.推理方法:从模糊规则和输入对相关模糊集的隶属度得到模糊结论的方法 3.去模糊化:将模糊结论转化为具体的、精确的输出的过程 ...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 543,904
精华内容 217,561
关键字:

模糊