高效JavaScript树状菜单实现指南

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0 下载量 88 浏览量 更新于2024-10-12 收藏 108KB ZIP 举报
资源摘要信息:"dhtmlxMenu.zip_dhtmlxmenu_dhtmlxmenu aj_javascript_javascript 树状菜单实现" 本资源包含了关于树状菜单实现的一系列文件，这些文件是基于JavaScript语言编写的，具体是指dhtmlxMenu组件。dhtmlxMenu是一个强大的JavaScript库，它能够帮助开发者在网页上快速实现功能丰富的树状结构菜单。树状菜单是一种常见的导航方式，广泛用于网站的导航结构，其主要特点是从上到下的层级分明的结构，用户可以通过展开或折叠菜单项来浏览不同的页面或功能。 1. 标题解读： 标题 "dhtmlxMenu.zip_dhtmlxmenu_dhtmlxmenu aj_javascript_javascript 树" 指明了该压缩包的名称为dhtmlxMenu.zip，包含了一个名为dhtmlxmenu的JavaScript树状菜单组件。"aj_javascript_javascript" 可能是对"javascript"的重复提及，强调该组件完全是用JavaScript编写的。 2. 描述解读： 描述 "JavaScript关于树状菜单的实现，很好用" 说明了该资源的核心内容，即提供了使用JavaScript语言实现的树状菜单解决方案。通过这个组件，开发者可以相对简单地在自己的网站或Web应用程序中实现一个高效且易于使用的树状菜单。 3. 标签解读： 标签 "dhtmlxmenu dhtmlxmenu_aj javascript javascript_树" 为开发者提供了一系列关键词，以利于在开发环境中搜索或筛选出相关的工具和组件。标签中的"dhtmlxmenu"和"dhtmlxmenu_aj"特指本资源名称及其与JavaScript的关系，"javascript"和"javascript_树"则强调了该组件的技术栈和功能类型。 4. 压缩包文件名称列表解读： - index.html：这是一个HTML文件，很可能包含了dhtmlxMenu组件的使用示例和效果展示，用户可以在这里直观地看到树状菜单的运行状态和交互方式。 - License_Commercial.html 和 License_Enterprise.html：这两个文件是商业和企业版的许可协议文件，通常用于说明产品的授权信息、使用条款及注意事项。 - readme.txt：这是一个文本文件，通常用于描述该软件或组件的安装方法、使用说明、更新日志等重要信息。 ***.txt：这个文件可能是一个说明文件，***是一个常见的源代码和软件下载网站，这个文件可能包含了与该网站相关的引用信息或者组件的其他重要信息。 - _menu.xml：XML文件用于定义树状菜单的数据结构，指定菜单项的层级关系、节点内容及链接等。 - css：该文件夹中应包含了与树状菜单相关的样式表文件，定义了菜单的视觉样式和布局。 - img：该文件夹中包含了树状菜单所需的图片资源，可能包括图标、背景图片等。 - cf_custom_tag：这个文件夹可能包含了一些自定义标签或者配置文件，用于扩展或定制树状菜单的功能。 - js：这个文件夹包含了JavaScript文件，是实现树状菜单动态效果的代码所在。 综合以上信息，可以知道这个资源包是一个完备的树状菜单实现套件，它不仅包括了JavaScript的实现代码，还有相应的样式文件和图片资源，同时提供了示例和说明文档，方便开发者快速上手和应用到自己的项目中。使用dhtmlxMenu可以极大地提高开发效率，为用户提供直观且易用的导航体验。

yui.zip_YUI aj_ajax_ajax java_javascript_javascript YUI Ajax

2022-09-23 上传
标题中的"yui.zip_YUI aj_ajax_ajax java_javascript_javascript YUI Ajax"指的是YUI（Yahoo! User Interface Library）库的一个版本，该版本重点强调了AJAX（Asynchronous JavaScript and XML）技术的使用，同时也...

最新版本发卡程序.zip_aj_dozenjmb_have3kz_zip_发卡

2022-09-21 上传
【标题】"最新版本发卡程序.zip_aj_dozenjmb_have3kz_zip_发卡" 提供的信息表明这是一个包含发卡程序的最新版本压缩包。发卡程序通常用于在线销售各种数字产品如游戏点卡、会员卡等，通过自动化处理订单和卡片发放，...

AJ.zip_AJ浏览器

2022-09-24 上传
标题"AJ.zip_AJ浏览器"指的是一个压缩包文件，其中包含了一个名为"AJ浏览器"的项目。这个项目是由用户自己创建的小型浏览器，并且附带了源代码，目的是供他人审阅并提供反馈。描述中提到，作者希望社区成员能够帮助...

cstr.zip_cstr.m_cstr_cstr model_stirred reactor_tank reactor

2023-12-07 上传
cstr.zip_cstr.m_cstr_cstr model_stirred reactor_tank reactor 是一种混合反应器，通常用于化工生产中。它采用连续流程，将反应物在反应器中充分混合，并控制反应的速率和产物的产量。该反应器通常由一个搅拌器和...

def __init__(self, sess, state_dim, learning_rate): self.sess = sess self.s_dim = state_dim self.lr_rate = learning_rate # Create the critic network self.inputs, self.out = self.create_critic_network() # Get all network parameters self.network_params = \ tf.compat.v1.get_collection(tf.compat.v1.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES, scope='critic') # Set all network parameters self.input_network_params = [] for param in self.network_params: self.input_network_params.append( tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, shape=param.get_shape())) self.set_network_params_op = [] for idx, param in enumerate(self.input_network_params): self.set_network_params_op.append(self.network_params[idx].assign(param)) # Network target目标 V(s) self.td_target = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, 1]) # Temporal Difference, will also be weights for actor_gradients时间差异，也将是actor_gradients的权重 self.td = tf.subtract(self.td_target, self.out) # Mean square error均方误差 self.loss = tflearn.mean_square(self.td_target, self.out) # Compute critic gradient计算临界梯度 self.critic_gradients = tf.gradients(self.loss, self.network_params) # Optimization Op self.optimize = tf.compat.v1.train.RMSPropOptimizer(self.lr_rate). \ apply_gradients(zip(self.critic_gradients, self.network_params))请对这段代码每句进行注释

2023-05-14 上传
# 定义一个类，表示 Critic 网络 class CriticNetwork(object): ... self.optimize = tf.compat.v1.train.RMSPropOptimizer(self.lr_rate).apply_gradients(zip(self.critic_gradients, self.network_params))

eeprom.x.zip_dspic30f4011_eeprom.x_dspic

2023-05-15 上传
eeprom.x.zip是一个文件压缩包，其中包含了dspic30f4011芯片的eeprom.x文件。该文件用于描述该芯片的EEPROM（电可擦除可编程只读存储器）的布局和映射关系。eeprom.x_dspic则是这个文件的具体实现，它是用符号链接...

给以下代码写注释，要求每行写一句：class CosineAnnealingWarmbootingLR: # cawb learning rate scheduler: given the warm booting steps, calculate the learning rate automatically def __init__(self, optimizer, epochs=0, eta_min=0.05, steps=[], step_scale=0.8, lf=None, batchs=0, warmup_epoch=0, epoch_scale=1.0): self.warmup_iters = batchs * warmup_epoch self.optimizer = optimizer self.eta_min = eta_min self.iters = -1 self.iters_batch = -1 self.base_lr = [group['lr'] for group in optimizer.param_groups] self.step_scale = step_scale steps.sort() self.steps = [warmup_epoch] + [i for i in steps if (i < epochs and i > warmup_epoch)] + [epochs] self.gap = 0 self.last_epoch = 0 self.lf = lf self.epoch_scale = epoch_scale # Initialize epochs and base learning rates for group in optimizer.param_groups: group.setdefault('initial_lr', group['lr']) def step(self, external_iter = None): self.iters += 1 if external_iter is not None: self.iters = external_iter # cos warm boot policy iters = self.iters + self.last_epoch scale = 1.0 for i in range(len(self.steps)-1): if (iters <= self.steps[i+1]): self.gap = self.steps[i+1] - self.steps[i] iters = iters - self.steps[i] if i != len(self.steps)-2: self.gap += self.epoch_scale break scale *= self.step_scale if self.lf is None: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * ((((1 + math.cos(iters * math.pi / self.gap)) / 2) ** 1.0) * (1.0 - self.eta_min) + self.eta_min) else: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * self.lf(iters, self.gap) return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] def step_batch(self): self.iters_batch += 1 if self.iters_batch < self.warmup_iters: rate = self.iters_batch / self.warmup_iters for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = lr * rate return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] else: return None

2023-03-24 上传
这是一个类的定义，类名为CosineAnnealingWarmbootingLR。 def __init__(self, optimizer, T_max, T_mult=1, eta_min=0, last_epoch=-1): 这是类的初始化函数，接受optimizer、T_max、T_mult、eta_min和last_...

filtersythesis.zip_carmon_filtersythesis_gave86z_广义切比雪夫_耦合矩阵

2023-05-15 上传
filter synthesis.zip_carmon_filter synthesis_gave86z_广义切比雪夫_耦合矩阵是一个数字信号处理的算法。这个算法的主要目的是通过广义切比雪夫函数来设计出一系列数字滤波器。这些数字滤波器的特点是其通带和阻带...

优化 这段代码 def cron(self) -> None: """定时器方法""" logging.info("进入执行定时重启的定时器方法") try: jobs = BlockingScheduler() for enable, shell, host, username, passwd, aliasname, port in zip(self.yml_enable, self.yml_shell, self.yml_ssh_host, self.yml_ssh_username, self.yml_ssh_passwd, self.yml_aliasname, self.yml_ssh_port): if enable: jobs.add_job(ssh_client, CronTrigger.from_crontab(yml()['restart-cron'], timezone='PRC'), kwargs={ 'ip': host, 'username': username, 'password': passwd, 'command': shell, 'aliasname': aliasname, 'port': port }) jobs.start() except Exception as e: logging.error("apscheduler定时器方法执行报错%s\n详细：%s" % (e, traceback.format_exc()))

2023-05-25 上传
另外，每次循环中都需要获取 6 个变量，可以考虑使用 zip() 函数将它们打包成元组，然后一次性解包。 重构后的代码如下： ``` def cron(self) -> None: """定时器方法""" logging.info("进入执行定时重启的...

self.remaining_tasks = {task_type: count for task_type, count in zip\ (self.task_types, self.task_loads)}

2023-06-03 上传
`zip()` 函数将这两个列表打包成元组的列表，然后通过字典推导式将其转换为字典，其中每个任务类型对应着它的初始数量。最终，生成的字典被赋值给 `self.remaining_tasks` 属性。这样一来，`self.remaining_tasks` ...
小贝德罗
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