相关推荐

移动端 Web 开发前端知识整理

文章来源： ... 最近整理的移动端 Web 开发前端知识，不定期更新。 HTML5 可以做什么 拍照 获取地理位置 手势 canvas 绘图和动画(硬件加速) localstorage，本地缓存 HTML5 动画效果 demo ...

移动端技术选型规划

SUI Mobile是阿里巴巴国际UED前端团队的移动端UI库，主要借鉴Framework7的形态并以此为基础，参考Ratchet、Ionic、Onsen各种不同的思路，强化功能，精简体积，并提供国内最稳定快速的CDN支持。非常轻量，兼容iOS6.0+...

移动端框架收集

它采用针对移动性能优化的CSS3转换，支持旋转灯箱效果，包含多样的Ratchet UI组件。整个框架使用Zepto（类似jQuery语法的轻量级移动设备js类库），且整合了backbone.js的视图和路由。Junior十分易于使用，且提供...

Framework7 - 是一款开源免费的移动端 HTML 框架

今天首先给大家隆重推荐一款移动端WebApp开发神器：Framework7。当然啦，这篇带有比较强烈的主观意识偏好，并且建立在一个必要的前提之上：你希望快速开发一款移动端的WebApp，但是团队里并没有资深的前端工程师。 ...

Web移动端的常用组件库

Zurb Foundation和Bootstrap一样，也是一款非常知名的css框架。 Foundation 最大的特色是 Mobile first。它对不同终端支持非常好，对内容结构在不同类型设备中的的呈现方式进行了相应的预设。 (js组件依赖Zepto) ...

移动端的常用组件库

Zurb Foundation和Bootstrap一样，也是一款非常知名的css框架。 Foundation 最大的特色是 Mobile first。它对不同终端支持非常好，对内容结构在不同类型设备中的的呈现方式进行了相应的预设。 (js组件依赖Zepto) ...

闪客工具：Web H5 UI

10.Ratchet：移动端的Bootstrap 11.类似微软一样的UI风格 除此之外还有很受欢迎的JS框架 1.React js框架 fackbook 推动的库 2.angularjs 中文社区 http://angularjs.cn/ ...

转: 如何挑选适合的前端框架

如何挑选适合的前端框架 最近几年，前端技术迅猛发展，差不多每年都会冒出一款主流的框架。 每次新开业务线或启动新项目时，是第...在五六年，移动端还没有兴起，我们没有什么选择，就是jQuery。有人会说，jQuery...

移动web开发框架研究

它采用针对移动性能优化的CSS3转换，支持旋转灯箱效果，包含多样的Ratchet UI组件。整个框架使用Zepto（类似jQuery语法的轻量级移动设备js类库），且整合了backbone.js的视图和路由。Junior十分易于使用，且提供...

去哪儿网前端架构师司徒正美：如何挑选适合的前端框架？

目前比较出彩的有Foundation、Semantic，Refill、Ratchet。如果只是想运行在平板上，性能问题就不会那么拮据了，我们还可以试试inoic、Sencha Touch， Kendo UI Mobile…… 没有最好，选择最适合自己的 基本...

移动web ui框架集合

它采用针对移动性能优化的CSS3转换，支持旋转灯箱效果，包含多样的 Ratchet UI组件。整个框架使用Zepto（类似jQuery语法的轻量级移动设备js类库），且整合了backbone.js的视图和路由。 Junior十分易于使用，且提供...

常用1.SchLib

常用1.SchLib

tokenizers-0.26.0.jar中文文档.zip

# 【tokenizers-***.jar***文档.zip】 中包含： ***文档：【tokenizers-***-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】 jar包下载地址：【tokenizers-***.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 Maven依赖：【tokenizers-***.jar Maven依赖信息(可用于项目pom.xml).txt】 Gradle依赖：【tokenizers-***.jar Gradle依赖信息(可用于项目build.gradle).txt】 源代码下载地址：【tokenizers-***-sources.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 # 本文件关键字： tokenizers-***.jar***文档.zip,java,tokenizers-***.jar,ai.djl.huggingface,tokenizers,***,ai.djl.engine.rust,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,djl,huggingface,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册 # 使用方法： 解压 【tokenizers-***.jar***文档.zip】，再解压其中的 【tokenizers-***-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 # 特殊说明： ·本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用。 ·只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； ·不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 # 温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件； # Maven依赖： ``` <dependency> <groupId>ai.djl.huggingface</groupId> <artifactId>tokenizers</artifactId> <version>***</version> </dependency> ``` # Gradle依赖： ``` Gradle: implementation group: 'ai.djl.huggingface', name: 'tokenizers', version: '***' Gradle (Short): implementation 'ai.djl.huggingface:tokenizers:***' Gradle (Kotlin): implementation("ai.djl.huggingface:tokenizers:***") ``` # 含有的 Java package（包）： ``` ai.djl.engine.rust ai.djl.engine.rust.zoo ai.djl.huggingface.tokenizers ai.djl.huggingface.tokenizers.jni ai.djl.huggingface.translator ai.djl.huggingface.zoo ``` # 含有的 Java class（类）： ``` ai.djl.engine.rust.RsEngine ai.djl.engine.rust.RsEngineProvider ai.djl.engine.rust.RsModel ai.djl.engine.rust.RsNDArray ai.djl.engine.rust.RsNDArrayEx ai.djl.engine.rust.RsNDArrayIndexer ai.djl.engine.rust.RsNDManager ai.djl.engine.rust.RsSymbolBlock ai.djl.engine.rust.RustLibrary ai.djl.engine.rust.zoo.RsModelZoo ai.djl.engine.rust.zoo.RsZooProvider ai.djl.huggingface.tokenizers.Encoding ai.djl.huggingface.tokenizers.HuggingFaceTokenizer ai.djl.huggingface.tokenizers.HuggingFaceTokenizer.Builder ai.djl.hu

电力系统PMU优化配置研究——基于MATLAB的多种算法实现与性能比较

内容概要：本文详细探讨了电力系统中PMU（相量测量单元）的优化配置问题，旨在确保系统完全可观测的同时尽量减少PMU的数量。作者介绍了六种不同的算法，包括模拟退火、图论方法、递归安全N算法等，并通过MATLAB实现了这些算法。通过对IEEE标准测试系统的实验，展示了各种算法在不同规模系统中的表现。文中不仅提供了具体的MATLAB代码实现，还分享了许多实用的经验技巧，如邻域解生成、退火速率设置、拓扑排序等。 适合人群：从事电力系统研究的技术人员、研究生以及对组合优化感兴趣的科研工作者。 使用场景及目标：适用于电力系统状态估计、故障诊断等领域，帮助研究人员和工程师找到最优的PMU配置方案，提高系统的可靠性和经济性。 其他说明：文章强调了在实际应用中需要注意的问题，如变压器支路的影响、节点编号不连续等问题，并推荐了几篇相关领域的经典文献供进一步学习。此外，还提到了一些有趣的发现，如某些中间节点装PMU反而能减少总数。

spring-ai-mistral-ai-1.0.0-M5.jar中文文档.zip

# 压缩文件中包含： 中文文档 jar包下载地址 Maven依赖 Gradle依赖 源代码下载地址 # 本文件关键字： jar中文文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册 # 使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 # 特殊说明： ·本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用。 ·只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； ·不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 # 温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件；

三菱FX1s与台达MS300变频器基于Modbus RTU通讯的实战指南

内容概要：本文详细介绍了三菱FX1s PLC与台达MS300变频器通过Modbus RTU协议实现通讯的方法。首先，文中列举了所需的硬件设备及其连接方法，确保PLC与变频器能够正常通信。接下来，针对频率设定、频率读取及正反转启停控制三大主要功能进行了详细的编程讲解，提供了具体的梯形图代码示例并解释了每一步的作用。此外，还涉及到了触摸屏（MCGS和威纶通）的配置步骤，使用户可以通过触摸屏方便地操作变频器的各项功能。最后，作者分享了一些实用的小技巧和常见错误避免方法，帮助使用者快速解决问题，提高工作效率。 适合人群：从事自动化控制系统集成的技术人员，尤其是那些需要将三菱PLC与台达变频器进行互联的工程师。 使用场景及目标：适用于工业自动化领域的项目实施过程中，旨在帮助技术人员掌握三菱FX1s与台达MS300变频器之间的高效通信技术，从而更好地完成系统集成任务。 其他说明：文中不仅包含了详细的理论知识和技术要点，还有丰富的实践经验分享，有助于读者全面理解和应用相关技术。同时，提供的完整工程文件可以直接应用于实际项目中，极大地节省了开发时间和成本。

winrar免费版压缩工具

winrar免费版压缩工具

基于CEC21测试函数的灰狼、鲸鱼、人工蜂群优化算法性能对比及Matlab实现

内容概要：本文详细介绍了灰狼算法（GWO）、鲸鱼算法（WOA）和人工蜂群算法（ABC）在CEC21标准测试函数集上的性能对比。通过设定相同的实验条件（种群数量50，迭代次数500次，30维问题空间），分别探讨了各算法的关键参数调整及其对不同类型函数（单峰、多峰、复合）的影响。文中提供了每个算法的核心代码片段，并针对具体函数给出了优化建议。最终结果显示，GWO在单峰函数上有优势，WOA擅长处理旋转和平移问题，而ABC在高维复杂环境中表现出色。 适合人群：从事优化算法研究的科研人员、研究生以及对智能优化算法感兴趣的开发者。 使用场景及目标：适用于需要评估和比较不同优化算法性能的研究项目，特别是那些涉及高维、多峰、旋转平移等问题的实际应用场景。目标是帮助研究人员选择最适合特定任务的优化算法，并提供参数调优的经验。 其他说明：文章不仅提供了理论分析，还分享了许多实践经验，如参数调整技巧、初始化方法等。此外，所有实验均基于Matlab平台完成，附带完整的代码实现，方便读者复现实验结果。

电控开关.SchLib

电控开关.SchLib

spring-ai-autoconfigure-model-openai-1.0.0-M7.jar中文-英文对照文档.zip

# 【spring-ai-autoconfigure-model-openai-1.0.0-M7.jar中文-英文对照文档.zip】 中包含： 中文-英文对照文档：【spring-ai-autoconfigure-model-openai-1.0.0-M7-javadoc-API文档-中文(简体)-英语-对照版.zip】 jar包下载地址：【spring-ai-autoconfigure-model-openai-1.0.0-M7.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 Maven依赖：【spring-ai-autoconfigure-model-openai-1.0.0-M7.jar Maven依赖信息(可用于项目pom.xml).txt】 Gradle依赖：【spring-ai-autoconfigure-model-openai-1.0.0-M7.jar Gradle依赖信息(可用于项目build.gradle).txt】 源代码下载地址：【spring-ai-autoconfigure-model-openai-1.0.0-M7-sources.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 # 本文件关键字： spring-ai-autoconfigure-model-openai-1.0.0-M7.jar中文-英文对照文档.zip,java,spring-ai-autoconfigure-model-openai-1.0.0-M7.jar,org.springframework.ai,spring-ai-autoconfigure-model-openai,1.0.0-M7,org.springframework.ai.model.openai.autoconfigure,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方