Web 设计与开发终极资源大全(上)

本文全面搜集Web开发中可能用到的各种第三方资源,包括函数与类库、Ajax与JavaScript组件等,旨在帮助开发者快速集成优秀资源。

Web 技术突飞猛进,Web 设计与开发者们可以选择的工具越来越多,Web 开发者的技巧不再只限于 HTML 和 服务器端编程,还需要精通各种第三方资源,这些第三方资源有时候比你的项目更复杂,更专业,你无法自己实现一切,借助一些 Web API,你可以很方便地将大量优秀的第三方资源集成到自己的站点。本文全面搜集 Web 开发中可能用到的各种第三方资源。

1. 函数与类库

A. CAPTCHA

CAPTCHA 用来防止恶意表单发布,以下 CAPTCHA 系统可以轻松集成到你的程序中:

reCAPTCHA

这是目前最流行的 CAPTCHA 机制,该机制同时是一个古籍数字化工程的一部分,用户在验证的同时,也帮助辨认一些不够清晰的估计扫描。reCAPTCHA 还有一个 Perl 模块 实现该功能。

Securimage

这个一个免费的,开源 PHP CAPTCHA 脚本。

freeCap

基于 GPL 协议的 CAPTCHA 脚本

HN CAPTCHA

PHP CAPTCHA 脚本,基于 LGPL 协议

B. 日期处理

日期操作并不轻松,尽管 PHP 和 Perl 内置了大量此类函数,但未必满足你的需要,以下是几个很好用的日期函数:

C. 图形处理

图片缩放,添加水印等:

D. 表单验证

表单验证不仅保证用户填写的准确,还可以防止攻击:

E. 密码验证

验证密码的复杂度

2. Ajax 与 JavaScript

A. 自动输入建议

最早最成熟的自动输入建议应该是 Google 搜索条。

B. 日历

在输入日期的地方,使用非常直观的日历面板

C. 滑动条

滑动条可以更直观地进行数值的输入和选择

D. 表格

Ajax 表格,支持排序等功能

E. 可拖动内容

Ajax-based draggable content features can be very useful when used appropriately. Such tools enable users to reorganize a page to suit their needs, and can also serve as a basis for an interactive feature like a shopping basket.

F. 图片放大

类似 JavaScript 灯箱的图片放大显示控件

G. 相册和幻灯

用相册或幻灯方式显示系列图片

H. 打分工具

非常直观的打分控件

I. 取色板

用于取色

J. 进度条
具有多种最大功率点跟踪(MPPT)方法的光伏发电系统(P&O-增量法-人工神经网络-模糊逻辑控制-粒子群优化)之使用粒子群算法的最大功率点追踪(MPPT)(Simulink仿真实现)内容概要:本文介绍了一个涵盖多个科研领域的综合性MATLAB仿真资源集合,重点聚焦于光伏发电系统中基于粒子群优化(PSO)算法的最大功率点追踪(MPPT)技术的Simulink仿真实现。文档还列举了多种MPPT方法(如P&O、增量电导法、神经网络、模糊逻辑控制等),并展示了该团队在电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划、无人机控制、信号处理等多个方向的技术服务能力代码实现案例。整体内容以科研仿真为核心,提供大量可复现的Matlab/Simulink模型和优化算法应用实例。; 适合人群:具备一定电力电子、自动控制或新能源背景,熟悉MATLAB/Simulink环境,从事科研或工程仿真的研究生、科研人员及技术人员。; 使用场景及目标:①学习并实现光伏系统中基于粒子群算法的MPPT控制策略;②掌握多种智能优化算法在电力系统自动化领域的建模仿真方法;③获取可用于论文复现、项目开发和技术攻关的高质量仿真资源。; 阅读建议:建议结合提供的网盘资料,按照研究方向选取对应模块进行实践,重点关注Simulink模型结构算法代码逻辑的结合,注重从原理到仿真实现的全过程理解,提升科研建模能力。
热成像人物检测数据集 一、基础信息 数据集名称:热成像人物检测数据集 图片数量: 训练集:424张图片 验证集:121张图片 测试集:61张图片 总计:606张热成像图片 分类类别: - 热成像人物:在热成像图像中的人物实例 - 非热成像人物:在非热成像或普通图像中的人物实例,用于对比分析 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。数据来源于热成像和视觉图像,覆盖多种场景条件。 二、适用场景 热成像监控安防系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够在低光、夜间或恶劣环境下自动检测和定位人物的AI模型,提升监控系统的可靠性和实时响应能力。 红外视觉应用研发: 集成至红外摄像头或热成像设备中,实现实时人物检测功能,应用于安防、军事、救援和工业检测等领域。 学术研究创新: 支持计算机视觉热成像技术的交叉研究,助力开发新算法用于人物行为分析或环境适应型检测模型。 教育培训: 可用于高校或培训机构,作为学习热成像人物检测和AI模型开发的教学资源,提升实践技能。 三、数据集优势 精准标注多样性: 每张图片均由专业标注员标注,确保边界框定位准确,类别分类清晰。包含热成像和非热成像类别,提供对比数据,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 场景实用性强: 数据覆盖多种环境条件,如不同光照和天气,模拟真实世界应用,适用于复杂场景下的人物检测任务。 任务适配性高: YOLO标注格式兼容主流深度学习框架(如YOLOv5、YOLOv8等),可直接加载使用,支持快速模型开发和评估。 应用价值突出: 专注于热成像人物检测,在安防、监控和特殊环境检测中具有重要价值,支持早期预警和高效决策。
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