类似新蛋、京东、淘宝可以部分放大的幻灯相片播放器

本项目使用JavaScript实现了一款相片播放器,支持幻灯片播放、键盘控制、全屏播放等功能,并能一边播放图片一边播放音乐,兼容IE6和IE7。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

javascript手工打造的相片播放器,用javascript写的。现在讲讲它的功能:

【优势】:
1.支持用幻灯的方式播放照片(可以控制播放速度)、也支持一页页像windows图片传真查看器一样翻阅;
2.支持键盘控制,按回车键开始播放/暂停,ESC键停止,前进键在播放时为慢放,在遍历图片时为切换到上一张;后退键在播放时为快进,在遍历图片时为切换到下一张;
F11键切换全屏和退出全屏等等;
3.支持全屏播放及图片上下左右旋转;
4.添加了在暂停时候图片部分放大显示,效果大家应该都熟悉(新蛋、京东、淘宝都用的类似的功能,他们用的是jquery中带的Jqzoom,我是自己写的);
5.支持一边放图片一边听歌,甚至用“高级播放”加载了一个内嵌的网页播放器;
6.支持含子目录文件夹的图片播放,有一个“含子目录”选项,勾选则包括了子目录下的所有jpg、bmp等格式的图片;
7.支持分页及在暂停的时候任意页面的跳转,支持大图片加载(注:IE6和IE7测试下通过);

【劣势】:
1.仅支持IE系列内核的浏览器;
2.搜狗浏览器升级后全屏时无法响应键盘控制,IE8浏览器加载大图片有内存泄露(这些都是浏览器其自身原因,非程序问题);

【在之前的版本上做了哪些改进】:
1.优化了图片加载机制;
2.优化了JS对象和DOM对象,能够用完立即回收;
3.优化了程序结构,播放和部分放大对处理器的要求降低了15%左右;
4.优化了界面美观(限于美工有限,汗一个,O(∩_∩)O~);

【注】:详细功能操作请参见《操作手册》。
下载不到附件的朋友可以到优快云如下网址下载:
http://download.youkuaiyun.com/source/2572481
内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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