1、选择一个jQuery框架,如:
/*! * jQuery.myPlugin * * @version 1.0.0 * @date 2014/07/16 * @author Lime * @license */ (function (jQuery) { //定义你的属性名myPlugin jQuery.fn.myPlugin = function (options) { //替换默认参数 var options = jQuery.extend({}, jQuery.fn.myPlugin.defaults, options); //使用return this.each运用在多个控件上并实现链式操作 return this.each(function () { //在这里实现你的方法 }); }; //使用暴露方式设置插件默认参数,这对于让插件的使用者更容易用较少的代码覆盖和修改插件默认设置 jQuery.fn.myPlugin.defaults = { }; })(jQuery);
2、添加引用编写好的插件
首先给你的插件起个名,推荐命名方法为:jquery.[插件名].js,如上面可以命名为jquery.myPlugin.js
然后在你的项目里添加引用<script src="jquery.myPlugin.js" type="text/javascript"></script>,当然在这之前你必须要引用jquery库。
3、插件的使用
<script type="text/javascript"> $(document).ready(function () { $("#div1").myPlugin(); }); </script>
有木有发现简直简单到爆啊,是的,就这么简单!
附:select下拉绑定jQuery插件
/*! * jQuery.selectDataBind * * @version 1.0.0 * @date 2014/07/16 * @author Lime<zhrjin@163.com> * @license */ (function (jQuery) { jQuery.fn.selectDataBind = function (options) { var options = jQuery.extend({}, jQuery.fn.selectDataBind.defaults, options); return this.each(function () { var jOption = options.options; var jVaule = options.values; var bEmpty = options.empty; var j = 0; if (bEmpty) { this.options[0] = new Option("", ""); j++; } for (var i = 0; i < jOption.length; i++) { var objOption = new Option(jOption[i], jVaule[i]); this.options[j++] = objOption; } }); }; jQuery.fn.selectDataBind.defaults = { options: [], values: [], empty: true }; })(jQuery);
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内容概要:本文档详细介绍了Java并发编程的核心知识点,涵盖基础知识、并发理论、线程池、并发容器、并发队列及并发工具类等方面。主要内容包括但不限于:多线程应用场景及其优劣、线程与进程的区别、线程同步方法、线程池的工作原理及配置、常见并发容器的特点及使用场景、并发队列的分类及常用队列介绍、以及常用的并发工具类。文档旨在帮助开发者深入理解和掌握Java并发编程的关键技术和最佳实践。 适合人群:具备一定Java编程经验的研发人员,尤其是希望深入了解并发编程机制、提高多线程应用性能的中级及以上水平的Java开发者。 使用场景及目标:①帮助开发者理解并发编程的基本概念和技术细节;②指导开发者在实际项目中合理运用多线程和并发工具,提升应用程序的性能和可靠性;③为准备Java技术面试的候选人提供全面的知识参考。 其他说明:文档内容详尽,适合用作深度学习资料或面试复习指南。建议读者结合实际编码练习,逐步掌握并发编程技巧。文中提到的多种并发工具类和容器,均附有具体的应用场景和注意事项,有助于读者更好地应用于实际工作中。
这个数据集包含了日常步数统计、睡眠时长、活跃分钟数以及消耗的卡路里,是个人健康与健身追踪的一部分。 该数据集非常适合用于以下实践: 数据清洗:现实世界中的数据往往包含缺失值、异常值或不一致之处。例如,某些天的步数可能缺失,或者存在不切实际的数值(如10,000小时的睡眠或负数的卡路里消耗)。通过处理这些问题,可以学习如何清理和准备数据进行分析。 探索性分析(发现日常习惯中的模式):可以通过分析找出日常生活中的模式和趋势,比如一周中哪一天人们通常走得最多,或是睡眠时间与活跃程度之间的关系等。 构建可视化图表(步数趋势、睡眠与活动对比图):将数据转换成易于理解的图形形式,有助于更直观地看出数据的趋势和关联。例如,绘制步数随时间变化的趋势图,或是比较睡眠时间和活动量之间的关系图。 数据叙事(将个人风格的追踪转化为可操作的见解):通过讲述故事的方式,把从数据中得到的洞察变成具体的行动建议。例如,根据某人特定时间段内的活动水平和睡眠质量,提供改善健康状况的具体建议。
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