KISSY框架详解与实战教程

需积分: 9 5 下载量 95 浏览量 更新于2024-07-19 收藏 1.42MB PDF 举报
"Kissy学习教程,来自imooc.com的学习资源,包括Kissy框架的基本介绍、优点和适用场景,以及为何选择Kissy而非jQuery。" Kissy是一个由阿里前端团队创建和维护的JavaScript框架,它在淘宝网、天猫等多个阿里巴巴旗下的大型网站中广泛使用。自2009年10月26日诞生以来,Kissy已经发展成为一个成熟的解决方案,特别是在复杂Web应用中表现出色。与jQuery不同,Kissy更倾向于作为一个全面的框架,而不仅仅是工具集。jQuery主要封装了DOM操作、事件处理和IO功能,对于几年前的网页开发来说非常便捷,但随着Web应用交互逻辑的复杂性增加,jQuery可能显得力不从心。 在现代Web开发中,尤其是像手机淘宝这样的全栈JavaScript应用,需要处理大量的交互和渲染,这时Kissy的优势就显现出来。Kissy提供了一整套工作流程和解决方案,允许开发者专注于编写业务代码,而无需担心模块化、跨终端兼容性和UI组件等问题。其模块化设计使得代码组织更加有序,跨终端支持确保了在不同设备上的良好运行,同时,Kissy还提供了丰富的UI组件和触摸事件支持,特别适合电子商务网站和移动设备页面的开发。 Kissy的应用场景主要包括: 1. Web页面开发:在淘宝网、天猫等高流量的电商平台上,Kissy已经证明了其在处理大量业务页面和活动页面时的效率和稳定性。 2. 移动端开发:尽管1.4.X版本的Kissy种子文件体积较大,但它包含了触摸事件和滚动组件,适应移动端需求。未来版本(如5.0)将解决这一问题,进一步提升性能。 关于学习Kissy,教程作者指出Kissy的官方文档虽然详细,但在系统知识讲解方面有所欠缺。因此,这个系列的教程旨在填补这一空白,通过系统、完整的讲解帮助初学者更好地理解和掌握Kissy框架,从而能有效地利用Kissy进行Web开发。
2024-09-05 上传
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行
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目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行