前端工程师必备实用网站

转自微信公众号:https://mp.weixin.qq.com/s/MQUaWoI9rHfyuu7NQFt9Pg

一、配色类网站

http://colorhunt.co

这个网站给我们提供了很多的配色方案,我们直接使用就OK了。使用方法也很简单,鼠标移动到对应的颜色上,我们就可以看到颜色的十六进制码,复制这个颜色到工具里就可以使用了

 

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https://color.adobe.com/zh/create/color-wheel

这个是Adobe公司出的,他提供了多种配色方案。我们点击圆盘中间的点,就可以调整出我们想要的配色方案。

 

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http://www.colorhunter.com/

这是一个提取现有图片配色方案的工具。我们上传一张图片,它就会帮我们把图片的配色提取出来供我们使用。

 

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http://www.bootcss.com/p/websafecolors/

这个网站是为WEB设计,开发中经常用到的安全色。网站内列出了颜色的十六进制码和RGB码,复制粘贴就可以了。

 

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http://www.sioe.cn/yingyong/yanse-rgb-16/

这是一个在线RGB和十六进制颜色码转换工具。在对应的位置填入十六进制代码,点击转换,我们就可以获取到RGB颜色的代码了。

 

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二、图标类网站

http://www.iconfont.cn/plus

这是阿里巴巴旗下的图标库网站,直接搜索关键词就可以找到大批的图标。下载图标的时候我们还可以选择颜色、大小、格式,根据自己的需要下载就好了。

 

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http://www.easyicon.net/iconsearch/ios/

这也是一个非常有名的图标库,与上面那个不同的是,这里的图标不是单一颜色的,而是设计好的颜色。下载图标也很简单,直接点击对应图标上面的格式就可以下载。

 

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http://www.thinkcmf.com/font/search.html

奥森图标(Font Awesome)提供丰富的矢量字体图标—通过CSS可以任意控制所有图标的大小 ,颜色,阴影。

 

 

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三、插件类网站

http://www.jq22.com/

这个网站分享jQuery插件和提供各种jQuery特效的详细使用方法,在线预览,jQuery插件下载及教程

 

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http://www.htmleaf.com/

这个网站与上一个网站类似,也提供了大量的jQuery插件

 

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http://www.layui.com/

这是一个强大的模块化前端框架

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http://www.h-ui.net/index.shtml

H-ui前端框架,一个轻量级前端框架,简单免费,兼容性好,服务中国网站。

 

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四、素材类网站

http://588ku.com/

千库网,一个免费下载图片素材的网站

 

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https://unsplash.com/

Unsplash是一个分享免费高质量照片的网站,照片分辨率都挺大,而且都是真实的摄影师作品,图片多是风景和静物。

 

 

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五、字体类网站

http://www.youziku.com/onlinefont/index

有字库,一个免下载字体,直接在线引用字体的网站。

 

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http://www.psjia.com/pssc/fontxz/list_18_3.html

PS字体库,包含了几乎所有类型的字体,下载好安装,PS中就可以使用了。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/yanduanduan/p/9389669.html

分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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