jQuery Succinctly by Cody Lindley - Free eBook

需积分: 6 13 下载量 75 浏览量 更新于2024-07-19 2 收藏 937KB PDF 举报
"jQuery_Succinctly.pdf" 《jQuery Succinctly》是由Cody Lindley编写的,Daniel Jebaraj作序的一本关于jQuery技术的书籍,由Syncfusion Inc.出版。该书详细介绍了jQuery库的核心概念和实用技巧,旨在帮助读者高效地掌握这一广泛使用的JavaScript库。 jQuery是一个轻量级、高性能的JavaScript库,它简化了HTML文档遍历、事件处理、动画制作以及Ajax交互等任务。jQuery的主要目标是使用户能够更简单、快速地进行网页动态效果的开发,通过其简洁的API(应用程序编程接口)降低了JavaScript编程的复杂性。 书中可能涵盖了以下关键知识点: 1. **选择器**:jQuery提供了一系列强大的选择器,如ID选择器、类选择器、属性选择器等,用于快速定位页面上的DOM元素。 2. **DOM操作**:jQuery简化了对DOM(文档对象模型)的操作,包括元素的添加、删除、修改和查找。 3. **事件处理**:jQuery允许开发者绑定和解绑事件,处理用户交互,如点击、滚动、提交等事件。 4. **动画效果**:jQuery的动画功能强大,可以创建平滑的淡入淡出、滑动效果,以及复杂的自定义动画序列。 5. **Ajax交互**:jQuery简化了Ajax请求,使得异步数据交换变得更加容易,可以轻松实现局部刷新和与服务器的无刷新通信。 6. **插件生态系统**:jQuery拥有丰富的插件库,扩展了其功能,如表单验证、轮播图、日期选择器等,满足各种项目需求。 7. **链式调用**:jQuery的一个显著特性是链式调用,可以在一个链上连续执行多个方法,提高了代码的可读性和效率。 8. **兼容性**:jQuery致力于跨浏览器兼容性,确保在多种主流浏览器中运行良好。 9. **性能优化**:书中可能还讨论了如何利用jQuery提高页面性能,如延迟加载、事件委托等技巧。 10. **最佳实践**:为了帮助读者写出高质量的代码,书中可能会介绍jQuery的最佳实践和避免常见错误的方法。 《jQuery Succinctly》适合JavaScript初学者和有经验的开发者阅读,无论是为了快速入门jQuery,还是深入理解其工作原理,都能从中受益。如果你从非Syncfusion官方渠道获得这本书,请前往www.syncfusion.com注册并下载正版,遵守其授权条款。
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
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