在开发中经常需要extjs般酷炫的效果，又顾及于extjs臃肿的体态
(
为了适应通用的需求而设计的复杂组件层次架构所导致)
，而在一般的 web page 中常常又用不到他的很多功能，故我打算对extjs 的组件进行 适合 web page 开发的 简化 ，借鉴它的素材重新开发，先命名为
Lite-Ext
吧.
目标：重构extjs臃肿的界面库适合web page开发。
组件使用演示地址可到组件详情页面查看
跟风整理了部分到
google code 可 svn 直接下载新版(持续维护)
:
lite-ext@code.google
2010-02-18 采用 git
管理：
lite-ext@github
实例：
使用 lite－ext 写了个 chrome-extension :
chrome extension － 光华bbs图片上传增强工具
效果图：
组件列表：
1.
WindowLite 窗口 3 (2009-10-10)
AOL Skin:
TaskBar 添加
2.MultiTree (多选树)
7.1 (2009-10-09)
3
.TabPanelLite (标签页) 2.0 (2009-12-14)
AOL Skin :
4.
ComboBox
Lite (ComboBox) 2.0
(2009-08-11)
5.CalendarLite (日历)
2.0 (2009-07-23)
6.GridLite (表格) 2.5 (2009-08-20)
v2.4 客户端单列排序实现
具体：GridLite 轻量级的Ext Grid
7.
SliderLite 1.5 (2009-07-06)
8.TipLite (提示)
1.6.5 (2009-08-03)
9.Form (表单) 2.4 (2009-08-03
)
10.
ImageScaler
1.5(稳定) (2009-10-13)
11.MarqueeLite(滚动条) 1.0 (2009-04-28)
具体：
MarqueeLite - 基于Ext-core的marquee
12.ButtonLite(IE6 Button fix) 1.0 (2009-08-05)
具体：
Button In Extjs Style
12.TreeLite 1.0 (2009-08-25)
具体：
简朴树形菜单
13.CollapseLite 1.0(可折叠面板) (2009-09-02)
具体：
可折叠面板
14.一些小玩意
14.1 灵活的评价星实现
14.2
YUI3数据延迟加载组件
14.3 JSZIP 中文压缩
14.4 移植的一个文曲星小游戏
D2 推广 ：
2005 年前端工程师的职位开始在中国出现，2007年第一届D2前端技术论坛在杭州举行，从此D2伴随着中国的前端一起成长，从此越来越多的互联网产品的背后有着职业前端工程师坚定的身影。在D2上我们曾交流过某项具体的前端技术，也曾探讨过团队协作的方式，那些美妙的话题都深入到我们频繁敲键盘的指尖。当架构、安全、性能等等在前端的领域扎根的时候，我们自己也在悄然发生质变，而推动这些变化的人和事正是D2想告诉你的。
第四届主题：蜕变 * 成长
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分享到：
我也一直想做一个这种东东,前几天用ext-core包写了一个Panel一个Window(就是能拖拽的Panel...)就写不下去了...好多东西要做.貌似我不太适合开发这种比较低层的东西,太悲哀了...
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内容概要：本文档由张卓老师讲解，重点探讨DeepSeek的技术革新及强化学习对未来AI发展的重要性。文章回顾了AI的历史与发展阶段，详细解析Transformer架构在AI上半场所起到的作用，深入介绍了MoE混合专家以及MLA低秩注意机制等技术特点如何帮助DeepSeek在AI中场建立优势，并探讨了当前强化学习的挑战和边界。文档不仅提及AlphaGo和小游戏等成功案例来说明强化学习的强大力量，还提出了关于未来人工通用智能（AGI）的展望，特别是如何利用强化学习提升现有LLMs的能力和性能。 适用人群：本资料适宜对深度学习感兴趣的研究人员、开发者以及想要深入了解人工智能最新进展的专业人士。 使用场景及目标：通过了解最新的AI技术和前沿概念，在实际工作中能够运用更先进的工具和技术解决问题。同时为那些寻求职业转型或者学术深造的人提供了宝贵的参考。 其他说明：文中提到了许多具体的例子和技术细节，如DeepSeek的技术特色、RL的理论背景等等，有助于加深读者对于现代AI系统的理解和认识。
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媒体关注度是一个衡量公众对某个事件、话题或个体关注程度的重要指标。它主要反映了新闻媒体、社交媒体、博客等对于某一事件、话题或个体的报道和讨论程度。 媒体监督的J-F系数（Janis-Fadner系数）是一种用于测量媒体关注度的指标，特别是用于评估媒体对企业、事件或话题的监督力度。J-F系数基于媒体报道的正面和负面内容来计算，从而为公众、研究者或企业提供一个量化工具，以了解媒体对其关注的方向和强度。 本数据含原始数据、参考文献、代码do文件、最终结果。参考文献中JF系数计算公式。 指标 代码、年份、标题出现该公司的新闻总数、内容出现该公司的新闻总数、正面新闻数全部、中性新闻数全部、负面新闻数全部、正面新闻数原创、中性新闻数原创、负面新闻数原创，媒体监督JF系数。
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