ExtJS入门知识进阶二

了解了关于ExtJS的相关知识后,下面就来着手在开发工具中开发了。

 

首先安装Eclipse开发插件-spket,主要作用是在开发工具中js文件的编辑器,在编辑js文件的时候会有自动提示的功能。

具体安装步骤如下:

 

1、将下载回来的文件解压,并将eclipse文件夹下面的两个文件夹复制你的eclipse目录下。
(如果使用的是myEclipse7.5或是8.0版本,可以将eclipse文件夹拷贝到Genuitec\MyEclipse 7.5\dropins目录下)
2、Window → Preferences → Spket → JavaScript Profiles → New ;
3、输入“ExtJS”点击OK;
4、选择“ExtJS” 并点击“Add Library”然后在下拉条中选取“ExtJS”;
5、选择 “ExtJS”并点击“Add File”,然后在你的Ext解压目录中选取“ext.jsb2” 文件;
6、设置缺省的Profile:选中ExtJS,并点击“JavaScript Profiles” 对话框右手边的“Defalut”按钮;

这样,你以后新建的.js文件,缺省都会使用spket的javascript编辑器来打开。
如果缺省不是由spket的javascript编辑器打开,那么在打开.js文件时,可以手工选择其打开
方式为 Spket Javascript Editor 即可。

 

其次在浏览器中安装插件, 这里推荐使用Firebug,它是一个Firefox插件,集HTML查看和编辑、Javascript控制台、网络状况监视器于一体,是开发JavaScript、CSS、HTML和Ajax的得力助手。更是我们这些ExtJs开发人员必备的一个工具.用它来监视 ExtJs的 post,get值非常方便.

 

安装及使用方法:
1,直接用Firefox打开以下地址:
https://addons.mozilla.org/zh-CN/firefox/search?q=firebug
如果您还没有安装Firefox,请先安装.下载地址:
http://www.mozilla.org.cn

2,点击Firebug旁边的图片.
3,点击安装,然后重新启动Firefox.

4,点击Firefox右下角蟑螂的图标.

5,启用 脚本(用于 JavaScript 调试) 选项即可.
(建议一并启用控制台(用于记录控制台日志))

如果通过在线方式(这种方式安装最新版本,推荐使用)安装不了,那么运行其中的firebug-1.5X.2.xpi即可

 

下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a426667488ae 标题“仿淘宝jquery图片左右切换带数字”揭示了这是一个关于运用jQuery技术完成的图片轮播机制,其特色在于具备淘宝在线平台普遍存在的图片切换表现,并且在整个切换环节中会展示当前图片的序列号。 此类功能一般应用于电子商务平台的产品呈现环节,使用户可以便捷地查看多张商品的照片。 说明中的“NULL”表示未提供进一步的信息,但我们可以借助标题来揣摩若干核心的技术要点。 在构建此类功能时,开发者通常会借助以下技术手段:1. **jQuery库**:jQuery是一个应用广泛的JavaScript框架,它简化了HTML文档的遍历、事件管理、动画效果以及Ajax通信。 在此项目中,jQuery将负责处理用户的点击动作(实现左右切换),并且制造流畅的过渡效果。 2. **图片轮播扩展工具**:开发者或许会采用现成的jQuery扩展,例如Slick、Bootstrap Carousel或个性化的轮播函数,以达成图片切换的功能。 这些扩展能够辅助迅速构建功能完善的轮播模块。 3. **即时数字呈现**:展示当前图片的序列号,这需要通过JavaScript或jQuery来追踪并调整。 每当图片切换时,相应的数字也会同步更新。 4. **CSS美化**:为了达成淘宝图片切换的视觉效果,可能需要设计特定的CSS样式,涵盖图片的排列方式、过渡效果、点状指示器等。 CSS3的动画和过渡特性(如`transition`和`animation`)在此过程中扮演关键角色。 5. **事件监测**:运用jQuery的`.on()`方法来监测用户的操作,比如点击左右控制按钮或自动按时间间隔切换。 根据用户的交互,触发相应的函数来执行...
垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形点坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理:集成到监控系统中,用于实时检测公共区域的垃圾堆积,辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究:支持实例分割算法的研究和优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品实例,覆盖不同场景,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
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