索引-jquery-第二版-pyhui

博客涵盖移动端开发多方面知识,包括正则表达式、移动端事件及相关库、插件使用,如只对新用户弹窗案例。还涉及UI动效、尺寸位置、循环遍历等操作,以及事件类型、绑定、冒泡、委托等内容,还有节点操作、幻灯片,最后提及json简览与nodejs安装等。

正则表达式

移动端的事件与相关的库,了解

插件

cookie只对新用户弹窗案例
UI
。。。。。。。。。。。。。。
版本更新,新的内容排在上面
。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

untitled

动效方法animate

尺寸与位置

循环遍历

手风琴效果

添加购物车动画

宽口文档宽高-滚动top滚动left-结1-录0

滚动事件-结1-录0

事件

事件类型-结1-录0 事件绑定-结1-录0

事件冒泡-结0.8-录0

事件委托

。。。。
节点操作 胡雷版

待办事件

鼠标滚轮事件

幻灯片

json

json简览 nodejs安装 jsonp联想取词案例

一、基础信息 数据集名称:Bottle Fin实例分割数据集 图片数量: 训练集:4418张图片 验证集:1104张图片 总计:5522张图片 分类类别: - 类别0: 数字0 - 类别1: 数字1 - 类别2: 数字2 - 类别3: 数字3 - 类别4: 数字4 - 类别5: 数字5 - 类别6: Bottle Fin 标注格式:YOLO格式,包含多边形坐标,适用于实例分割任务。 数据格式:图片格式常见如JPEG或PNG,具体未指定。 二、适用场景 实例分割AI模型开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够精确识别和分割图像中多个对象的AI模型,适用于对象检测和分割应用。 工业自动化与质量控制:可能应用于制造、物流或零售领域,用于自动化检测和分类物体,提升生产效率。 计算机视觉研究:支持实例分割算法的学术研究,促进目标检测和分割技术的创新。 教育与实践培训:可用于高校或培训机构的计算机视觉课程,作为实例分割任务的实践资源,帮助学生理解多类别分割。 三、数据集优势 多类别设计:包含7个不同类别,涵盖数字和Bottle Fin对象,增强模型对多样对象的识别和分割能力。 高质量标注:标注采用YOLO格式的多边形坐标,确保分割边界的精确性,提升模型训练效果。 数据规模适中:拥有超过5500张图片,提供充足的样本用于模型训练和验证,支持稳健的AI开发。 即插即用兼容性:标注格式直接兼容主流深度学习框架(如YOLO),便于快速集成到各种实例分割项目中。
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