网站主要使用jquery总结

本文汇总了一系列实用的jQuery组件,包括图片浏览、多文件上传、动态显示效果等,旨在为前端开发者提供便捷高效的开发工具。

总结以下有用的jquery组件,以备以后使用.

图片浏览http://www.gcmingati.net/wordpress/wp-content/lab/jquery/imagestrip/imageslide-plugin.html http://benjaminsterling.com/jquery-jqgalscroll-photo-gallery/ http://benjaminsterling.com/jquery-jqgalviewii-photo-gallery/

好友/家庭/朋友http://flowplayer.org/tools/demos/tabs/skins.html http://www.sunsean.com/idTabs/#t3

多文件上传http://plugins.jquery.com/project/jsupload

眼睛http://famspam.com/facebox
select http://www.fairwaytech.com/Technology/FlexBoxDemo.aspx

单格显示多图片http://www.dynamicdrive.com/dynamicindex4/stepcarousel.htm

图片浏览http://buildinternet.com/2009/05/supersized-20-full-screen-imagebackground-slideshow-jquery-plugin-w-transitions-and-controls/

多表格填写流程http://home.aland.net/sundman/

cookie处理http://code.google.com/p/cookies/

页面栏目关闭http://www.dynamicdrive.com/dynamicindex17/animatedcollapse.htm

文字背景Background Layers  http://plugins.jquery.com/project/backgroundlayers

hoverscroll http://rascarlito.free.fr/hoverscroll/

jquery工具集 http://flowplayer.org/tools/demos/index.html

头部滚动 http://flowplayer.org/tools/demos/scrollable/autoscroll.html  http://www.gmarwaha.com/jquery/jcarousellite/index.php#doc

flash播放器 http://flowplayer.org/tools/demos/flashembed/flowplayer.html

列表 http://flowplayer.org/tools/demos/expose/form.html

介绍 http://webdev.stephband.info/jticker/

相册预览http://rascarlito.free.fr/hoverscroll/

图片滚动http://kiusso.net/scripts/imageScroller_jquery_plugin/index.htm


ZK和T5整合http://www.nabble.com/Tapestry-working-with-ZK-component-td23998072.html

zk的fish eye可以生成对页面的图片的浏览

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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