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1.模拟bootstrap中的模态框 效果图:(点我后,弹出对话框,最下面的内容可以看到,但是有一定的透明度.) 思路分析: 整体分为三层,最底层(点我),中间透明层(实现透明效果),最顶层(最新内容展示) 很明显,三个div就可以实现,正常情况上面2层div隐藏起来,通过点击“点我”后,上面2层div浮现出来,这样就实现了动画效果. 代码如下: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta http-equiv="Conten…
函数声明 之前说的三种函数声明中(参见JavaScript快速入门(二)——JavaScript变量),使用Function构造函数的声明方法比较少见,我们暂时不提.function func() { }和var func = function() { }除了在声明提升中有所不同之外也没有其他不同,我们合并起来一起看.我们在这里着重讲一个东西——匿名函数. 匿名函数顾名思义,就是没有名字的函数.它的形式就是function() { }.请注意和之前说的两种方式的区别,这里并没有赋值给任何变量,也…
随着项目大了,后端与前端联调,我们不需要每一次都去打包,这样特别麻烦,我们希望的场景是,每次按保存键,webpack自动为我们打包,这个工具就是watch! 因为watch是webpack自带的插件,所以我们只需要配置就行了 1.在webpack.config.js中配置: watchOptions:{ poll:1000,//监测修改的时间(ms) aggregeateTimeout:500, //防止重复按键,500毫米内算按键一次 ignored:/node_modules/,//不监测…
package.json中,devDependencies和dependencies是不同的 devDependencies:开发依赖 dependencies:生产依赖(线上) 1.安装生产环境的依赖包: cnpm install --production 2.配置生产环境和开发环境并行: 我们在以前的配置中设置了一个变量website,用于静态资源正确找到路径.那如果生产环境和开发环境不一样,而且我们需要来回切换,这时候我们需要更好的设置方法. var website={ publicPat…
首先在根目录,新建一个webpack_config文件夹,然后新建entry_webpack.js文件,代码如下: const entry ={}; //声明entry变量 entry.path={ entry:'./src/entry.js' //声明路径属性 } module.exports =entry;//进行模块化 2.在webpack.config.js中引入 const entry = require('./webpack_config/entry_webpack.js'); 3.…
下面说两种方法: 一. 1.引入jQuery,首先安装: cnpm install --save jquery 2.安装好后,在我们的entry.js中引入: import $ from 'jquery' 3.引入完成后,我们在entry.js中写入jquery的语法 进行测试: 4.使用 npm run server 效果如下: 二. 1.用plugin引入 如果你觉的上面的方法和webpack没什么关系,只是普通的引入,webpack只是负责了一下打包,这样并没有全局感.那再学习一种在web…
1.抽离jquery,vue(多个第三方类库抽离) 修改入口文件(webpack.config.js中) entry: { entry: './src/entry.js', jquery:'jquery', vue:'vue' }, 2.引入插件: new webpack.optimize.CommonsChunkPlugin({ name:['jquery','vue'],//对应入口文件的jquery(单独抽离) filename:'assets/js/[name].js',//抽离到哪里…
作者其他ELK快速入门系列文章 Elasticsearch从入门到精通 Kibana从入门到精通 Logstash是一个具有实时流水线功能的开源数据收集引擎.Logstash可以动态统一来自不同来源的数据,并将数据标准化为您选择的目的地.为各种高级下游分析和可视化用例清理和统一化所有数据. 虽然Logstash最初为了推动了日志收集的创新而设计,但其功能远远超出了其之前定义.任何类型的事件都可以通过广泛的输入,过滤和输出插件进行丰富和转换,使用许多本地编解码功能可以进一步简化摄取过程.Logst…
本篇文章分为两个部分,前一部分主要简单介绍K近邻,后一部分是一个例子 第一部分--K近邻简介 从字面意思就可以容易看出,所谓的K近邻,就是找到某个样本距离(这里的距离可以是欧式距离,曼哈顿距离,切比雪夫距离等)最近的K个数据,根据最近的K个邻居属于什么分类,来判断这个样本属于什么分类. 简单说一下优缺点: 优点:简单,适合于多分类问题(multi-modal,对象具有多个类别标签), kNN比SVM的表现要好. 缺点:I:计算量大  II.如果某个分类占绝对优势,分类的效果很差,比如,印度阿三主…
快速入门 创建一个表 我这里随便创建了一个air空气表 idea连接Mysql数据库 点击右侧database再点击添加数据库 找到Mysql 添加用户名,密码,数据库最后点击测试 测试成功后在右侧就能看到数据库了 创建实体类 右键数据库,找到scripted Extensions选择Generated POJOs. groovy 然后选择将实体类创建的位置,确定. 生成的实体类会有get``set方法,这里我们用lombok注解进行操作 @Data //自动生成`get`,`set`,`Req…