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HTML5中多页面实现背景音乐的连续播放
MC~律动xin誂
2019-08-09 03:23:58
在单个页面中插入背景音乐,当跳转到其他页面时,背景音乐就没了,此时若在其他页面添加相同的audio控件,那么跳转后音乐会重新播放;因此想办法让他能够在跳转后能够继续播放此音乐,求大神拯救,frameset标签已经失效
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HTML5中多页面实现背景音乐的连续播放
在单个页面中插入背景音乐,当跳转到其他页面时,背景音乐就没了,此时若在其他页面添加相同的audio控件,那么跳转后音乐会重新播放;因此想办法让他能够在跳转后能够继续播放此音乐,求大神拯救,frameset标签已经失效
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小工蜂
2019-08-09
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https://blog.csdn.net/kuaizisong/article/details/53501995
如何在HTML中添加
背景音乐
?
方法一: 在源代码中编写以下几句代码将能
实现
在HTML网页内添加
背景音乐
; <audio autoplay="autoplay" controls="controls"loop="loop" preload="auto" src="http://demo.mimvp.com/
html5
/take_you_fly.mp3"> 你的浏览器版本太低,不支持audio标签 </audio> 说明: 1、使...
HTML5
添加
背景音乐
3种方法个人推荐audio
这里推荐两种方法,就是两个标签 <embed> 或者<audio > 常用 <audio > +css布局 隐藏
播放
器 做网站比较实用! <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>
html5
添加音乐</title> <meta charset="u...
给自己的
html5
加上
背景音乐
,网页加
背景音乐
用JS控制
播放
HTML5
- audio
制作一个游戏网站首页,要求加入
背景音乐
上面一行解决了, autoplay="autoplay"表示自动
播放
, loop="loop"循环
播放
。下面继续改造,要控制暂停和
播放
。加入一个按钮,点击按钮停止
播放
背景音乐
,再次点击继续
背景音乐
。要
实现
就要用到JS,用到
播放
和.play()和暂停.pause()。function autoPlay() {var myAuto = document.getEl...
【水下机器人建模】基于QLearning自适应强化学习PID控制器在AUV中的应用研究(Matlab代码
实现
)
内容概要:本文研究了基于Q-Learning自适应强化学习的PID控制器在自主水下航行器(AUV)运动控制中的应用,旨在提升其在复杂海洋环境下的控制性能。通过建立AUV的动力学模型,将Q-Learning算法与传统PID控制相结合,
实现
控制器参数的在线自适应优化,有效增强了系统的响应速度、稳定性和抗干扰能力。研究采用Matlab进行仿真验证,结果表明该方法在轨迹跟踪与姿态控制方面具有优越表现,为水下机器人智能控制提供了可行的技术路径与理论支持。; 适合人群:具备自动控制理论、强化学习或水下机器人建模背景,从事相关科研工作的研究人员、高校研究生及工程技术开发者。; 使用场景及目标:①应用于高精度、强鲁棒性的水下机器人运动控制系统设计;②开展智能PID控制器在非线性、时变系统中的参数自整定研究;③作为强化学习在复杂工业控制场景中落地的典型案例参考,推动算法与工程实践融合。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行仿真实验,重点剖析Q-Learning与PID融合的架构设计、奖励函数设定及参数收敛过程,可进一步拓展至与其他智能优化算法(如DQN、Actor-Critic)的对比研究,深化对自适应控制机制的理解。
matlab多元非线性回归教程
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 Matlab 被视为一种功能卓越的编程平台,特别是在数值运算和数据分析方面展现出广泛的应用价值。在应对多元非线性回归的挑战时,Matlab 拥备多种工具和函数,支持用户对复杂的数据进行构建模型和适配。本指南将重点阐释在 Matlab 环境下如何执行多元非线性回归分析。 我们需要掌握三种关键的回归指令: 1. `polyfit(x,y,n)`:此函数适用于拟合一元幂函数,能够导出一个多项式模型。例如,若知晓数据呈现二次函数形态,可选择`n=2`来适配一个二次曲线。 2. `regress(y,x)`:这是一个多元线性回归指令,能够处理多个自变量对因变量的影响。即便数据并非完全呈现线性特征,该函数也能提供一个线性近似。 3. `nlinfit(x,y,’fun’,beta0)`:这是最为通用的非线性回归指令,适用于适配任何类型的函数,无论是一元或多元,前提是用户能够定义函数形式(`fun`参数)。 回归分析的核心在于寻找一组最优的系数,使得模型能够最恰当地描述数据。这通常涉及选择一个合适的函数形态,随后通过最小化误差平方和来估算系数。在Matlab中,`regress`指令主要用于处理线性模型,而`nlinfit`则处理更为复杂的非线性模型。 对于多元线性回归模型,我们可以用如下形式进行表述: \[ y = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + \cdots + \beta_px_p + \epsilon \] 其中,\( y \)是因变量,\( x_1, x_2, \ldots, x_p \)是自变量,\( \beta_0, \beta_1, ...
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