16个SNS网站常用JS组件

最新推荐文章于 2025-05-31 14:01:34 发布
最新推荐文章于 2025-05-31 14:01:34 发布 · 253 阅读 · 0
文章标签：

#SNS #Twitter #jQuery #Facebook #Mootools #ViewUI

本文介绍了一系列模仿知名社交网站如Facebook、Twitter和Digg等的UI组件实现教程，涵盖聊天框、搜索框、模态弹出框等多种交互元素。

1. Facebook jQuery聊天框。


1

 

Facebook本身有 一个不错的IM软件，这个组件教你怎么模仿faceback的样式实现一个在线聊天框。

 

Demo     Download

 

 

2. 仿Twitter Ajax搜索

 


帮你建立以个仿Twitter风格的搜索引擎效果。

 

Demo   Download

 

 

3. 仿Facebook Mootools模态弹出框

 

2

 

Facebook中到处可以的模态弹出框组件。

 

Demo  Download

 

 

4. 仿Facebook jQuery模态弹出框

 

 

同上，不过是jQuery实现。


Demo   Download

 

 

5. Twitter jQuery下拉注册框

 

Twitter 的下拉注册框组件。

 

Demo   Download

 

 

6. dZone 投票系统


实现类似dZone 投票系统的组件。

 

Demo   Download

 

 

7. Facebook Prototype输入框

 

6

 

Facebook的输入框设计非常不错，这个教程教你如何实现类似效果。

 

Demo  Download

 

 

8. Digg   jQuery “Share” 提示框


这个是Digg上每篇文章后面都有的一个分享提示框，这个教程教你如何实现一个类似效果的组件。

 

Demo  Download

 

 

9. Facebook Auto Complete


Facebook的自动提示输入组件。

 

Download

 

 

10. Twitter Load “More” Widget With Mootools


这是另外一个Twitter的ajax应用，在点击“more”链接的时候会载入更多的内容，这个教程教你如何用Mootools实现类似效果。

 

Demo  Download

 

 

11. 仿Twitter  jQuery Alert框


很喜欢Twitter的提示框，非常醒目。

 

Demo  Download

 

 

12. Digg Header With jQuery

 

Digg 网页的头部做得很好，虽然不是很惊艳但是效果很不错。

 

Demo  Download

 

 

13. Twitter Follow &Unfollow System


Twitter的Follow和Unfollow设计。


Demo   Download

 

 

14. Facebook 风格Mootools输入框

 

跟上面提到的类似，这个是用Mootools实现。


Demo   Source

 

 

15. Twitter Mootools字符数计算组件

 

Twitter的时候会有的可输入字符数计算。


Demo Source

 

 

16. 重现 Twitter
这个完整的教程会教你如何利用Mootools、PHP、MYSQL等建立一个仿Twitter全新网站。

 

 

英文原文：http://www.devwords.com/16-javascript-tutorials-inspired-by-social-networking-sites/

 

 

Python常用第三方库汇总（持续更新...）
Code_流苏：在代码中寻诗意，在实践中觅真知
06-23 982
Python常用的第三方库汇总整理版
js 分享到SNS网站示例
lyd518的专栏
05-11 1263
js sns
自己封装的一个JS分享组件
weixin_30336061的博客
06-30 128
　　因为工作的需求之前也封装过一个JS分享插件，集成了我们公司常用的几个分享平台。 　　但是总感觉之前的结构上很不理想，样式，行为揉成一起，心里想的做的完美，实际上总是很多的偏差，所以这次我对其进行了改版。 　　这次的核心就是：JS只负责事件+结构，也就是把功能实现出来，具体的外观样式，则使用者自己进行定义。 　　以下是新版分享插件的代码： 1 (function(root){ ...
Python常用的19个开源库
2301_78150559的博客
01-24 2460
Django 是一个高级 Python Web 框架，遵循 MVC (模型-视图-控制器) 架构，提供了快速开发 Web 应用所需的大部分功能，例如 ORM、模板引擎、路由等。SciPy 构建在 NumPy 之上，提供了更高级的科学计算功能，包括优化、插值、积分、信号处理、统计、特殊函数等。Scrapy 是一个强大的爬虫框架，提供了完整的爬虫解决方案，包括数据提取、数据存储、请求调度、中间件等。Scikit-learn 提供了各种常用的机器学习算法，包括分类、回归、聚类、降维、模型选择、预处理等。
通俗解释AWS云服务每个组件的作用
weixin_33841722的博客
11-19 1820
你有听说过ContainerCache，ElastiCast和QR72这些AWS的新服务吗？ 没有就对了，这些都是我编的：）不过，AWS有50多个服务，从名称也不能看出这些服务是做什么的。下面我将为你通俗地介绍一下这些AWS服务的作用。运行应用程序的服务无论你使用AWS做什么，最终都会使用这些服务，因为其他的服务都与应用程序服务进行交互。EC2别名：亚马逊虚拟服务器用途：托管在你看来是计算机的东西...
构建你的社交网络：SNS网站源码实战指南
weixin_35757191的博客
05-31 774
社交媒体的兴起，改变了人们的沟通方式与信息获取的路径。sns（Social Networking Service）社交网站作为这类平台的典型代表，拥有庞大的用户基础与丰富多样的社交功能。本章将对sns社交类网站的源码进行概述，为读者提供一个全面且深入的理解。sns社交网站源码，不仅是技术实现的载体，更是商业模式、用户体验和互动机制的具体体现。从最初的社交网络原型到现代sns平台，源码的演变伴随着技术的革新与用户需求的扩展。
Ext JS+Android+SSH整合开发Web与移动SNS
博文视点（北京）官方博客
07-16 2657
本文选自《人人都玩开心网：Ext JS+Android+SSH整合开发Web与移动SNS》一书 前 言 互联网的发展，就是一个不断上演奇迹的过程。10年前就开始在Internet上流行的Web应用，在见证了一个个奇迹之后，依然作为最主流的应用而雄霸互联网。近几年，一个由国外风靡至国内的Web应用——SNS，再一次为举国上下的互联网普及大潮推波助澜。或许SNS听起来还有点陌生，但如果你连炙手可热的开心网都没有听过，就太OUT了。本书就是要揭开SNS的神秘面纱，让人人都可以把玩打造开心网的技术。 想
commonJS.js常用函数集
黄沙百战穿金甲，不破楼兰终不还。
08-16 1971
/** * @description 常用JS函数 * @author Coco * @last update 2016.05.03 * */ (function() { /** *@description 判定一个字符串是否包含另外一个字符串 *@param:target 目标字符串 *@param:str 父字符串 *@param:separator 分隔符
SNS网站设计的几大技术支持
xew473kf
01-15 144
SNS网站设计的几大技术支持 2010年04月04日 　　第一部分： 　　　　1、图像处理软件：能够结合网站功能的需求，通过PS来制作各类网站的网页草稿图 　　　　2、Dreamweaver静态网页设计与XHTML：网页设计基础知识、网站布局结构、定义本地站点、表格的基本属性、个人站点的制作、商务站点的制作、超链接、CSS样式表控制网页外观、模板和库文件、页面元素的布局技术，掌握静态...
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）
11-27
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开，旨在研究纳米定位系统的预测控制问题，并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论，利用递归神经网络（RNN）对非线性系统进行建模与线性化处理，从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征，构建近似线性模型，便于后续模型预测控制（MPC）的设计与优化，适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果，证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力，从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于纳米级精密定位系统（如原子力显微镜、半导体制造设备）中的高性能控制设计；②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路；③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程，重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节，并可通过更换实际系统数据进行迁移验证，深化对方法泛化能力的理解。
唐白河.zip
11-27
三级水系流域矢量数据，数据格式shp格式，坐标系wgs84，真实可靠可打开，放心使用
51单片机c源码-单片机向PC发送数据
11-27
51单片机c源码-单片机向PC发送数据
Image03使用Anroid13的CTP触摸屏驱动来适配Buildroot【linux-5.10】-20251127-1405.7z
11-27
Image03使用Anroid13的CTP触摸屏Buildroot【linux-5.10】_20251127_1405.7z 【请严重注意：非官方适配，仅为学习之用，不承担任何责任！】 【20251120】RD-RK3588开发板适配Android14是全功能模块测试说明2 2025/11/20 18:21 0、DTS使用EVB7的V11版本。EVB7的V10版本应该也类似！ 1、DEBUG波特率：1500000bps 2、HDMI OUT J12有显示。J13没显示。HDMI IN没有输入！ 3、type-C接口，可以ADB，可以刷机。 4、USB接口【全通】！。USB2.0通了。USB HUB通了【4个USB2.0】。USB 3.0通了。 5、AP6275P的WIFI部分【通了，iperf3打流：48.5 Mbits/sec】/BT【通了，接受 小米13Ultra的JPG图片！】。如果不通，可以选择降级固件为Android13中的固件。 6、2个以太网都通了：ETH0【936 Mbits/sec】/ETH1【932 Mbits/sec】。
RH850（RH850/F1L）例程开发参考
11-27
提供了一个资源文件，标题为“RH850（RH850/F1L）例程开发参考”。该资源文件适用于瑞萨（Renesas）RH850系列单片机（特别是RH850/F1L型号）的开发，旨在帮助开发者快速上手并进行相关例程的开发。 资源描述 该资源文件包含了RH850（RH850/F1L）单片机的例程开发参考资料。开发者可以通过这些例程快速了解和掌握RH850系列单片机的编程方法和技巧。资源文件中的例程可以直接在瑞萨的CS+开发环境中使用，无需额外配置或修改。
基于深度学习的医院管理系统源码
11-27
Springboot、Mybatis、MySQL、Python、Tencerflow、Vue3、ElementPlus、UniApp
图像增强局部对比度增强的CLAHE算法直方图增强研究（Matlab代码实现）
11-27
【图像增强】局部对比度增强的CLAHE算法直方图增强研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕图像增强技术中的CLAHE（对比度受限的自适应直方图均衡化）算法展开研究，重点探讨其在局部对比度增强方面的原理与实现方法，并通过Matlab代码实现该算法，帮助读者理解直方图增强的核心思想及其在图像处理中的实际应用。文中不仅介绍了CLAHE算法的基本流程，还结合具体实例展示了其相较于传统直方图均衡化的优势，如有效避免噪声过度放大、提升图像细节可见性等。; 适合人群：具备一定图像处理基础知识，熟悉Matlab编程环境，从事计算机视觉、医学影像、遥感图像等相关领域研究的学生或科研人员；尤其适合希望深入理解经典图像增强算法并动手实践的研究者。; 使用场景及目标：①学习CLAHE算法的数学原理与实现步骤，掌握局部对比度增强的关键技术；②通过Matlab代码复现算法过程，提升对图像直方图操作的理解与编程能力；③应用于低光照、低对比度图像的预处理环节，服务于后续的图像分析与识别任务。; 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段调试运行，观察不同参数设置对增强效果的影响，同时可尝试将CLAHE与其他增强方法（如全局直方图均衡化、Retinex算法）进行对比实验，以加深对其性能特点的认识。
基于Multisim的超外差中波调幅接收机设计
最新发布
11-27
本项目提供了一个基于Multisim的超外差中波调幅接收机设计的资源文件。超外差原理的发展基础是外差原理，即将输入信号通过频率变换转为音频，而超外差原理的提升在于将输入频率的信号转为超音频。超外差接收机便是利用超外差原理制作而成的，被广泛应用于远程信号的接收。 超外差接收机的设计可用于解决高频放大式接收机输出信号弱和稳定性差的问题，同时，它具有频率分辨率高、灵敏度高以及动态范围宽等特点。因其结构较为简单和可靠性较强，可以作为电子情报侦察中的测频接收机。 本设计基于Multisim，主要实现了完整的超外差中波调幅接收机设计过程，并在现有设计的基础上，对于超外差接收机存在的缺陷进行分析，同时给出合理的解决方案。本设计的提升点在于超外差接收机存在组合频率、中频干扰等问题，通过查阅资料，可以采取提高谐振回路的选择性以及选择二次变频来解决此类问题。 资源内容 设计文件：包含完整的超外差中波调幅接收机设计文件，可在Multisim中打开和编辑。 分析报告：详细分析了超外差接收机存在的问题及解决方案。 使用说明：提供了如何在Multisim中使用本设计文件的详细步骤。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值