jquery动态网格瀑布流插件Wookmark

制作图片瀑布流布局:使用jquery masonry插件 本文还有配套的精品资源,点击获取 简介:瀑布流布局是网页设计中用于展示图片的流行方式,jQuery Masonry是实现该布局的流行JavaScript插件。本文将介绍jQuery Masonry的工作原理及其在图片瀑布流布局中的应用,包括如何初始化插件、配置布局选项以及处理动态内容。此外,文章还将探讨性能考虑和可能的替代布局方法。 1. 瀑布流布局概念及应用 ... 阅读详情

jquery动态网格瀑布流

Wookmark是Wookmark.com为了让亲们轻松的创建出其网站的效果而做的一个jquery动态网格瀑布流插件,参数丰富,使用简单。源码中包含了许多实例,大大的方便于项目的使用。

jquery实例:Wookmark使用方法

引入核心文件

1
2
3
4
5
  <!-- 引入jquery -->
   < script  src = "../libs/jquery.min.js" ></ script >
 
   <!-- 引入wookmark插件 -->
   < script  src = "../jquery.wookmark.js" ></ script >

构建html

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
< div  id = "main"  role = "main" >
 
       < ul  id = "tiles" >
         <!-- These are our grid blocks -->
         < li >< img  src = "../sample-images/image_1.jpg"  width = "200"  height = "283" >< p >1</ p ></ li >
         < li >< img  src = "../sample-images/image_2.jpg"  width = "200"  height = "300" >< p >2</ p ></ li >
         < li >< img  src = "../sample-images/image_3.jpg"  width = "200"  height = "252" >< p >3</ p ></ li >
         < li >< img  src = "../sample-images/image_4.jpg"  width = "200"  height = "158" >< p >4</ p ></ li >
         < li >< img  src = "../sample-images/image_5.jpg"  width = "200"  height = "300" >< p >5</ p ></ li >
         < li >< img  src = "../sample-images/image_6.jpg"  width = "200"  height = "297" >< p >6</ p ></ li >
         < li >< img  src = "../sample-images/image_7.jpg"  width = "200"  height = "200" >< p >7</ p ></ li >
         < li >< img  src = "../sample-images/image_8.jpg"  width = "200"  height = "200" >< p >8</ p ></ li >
         <!-- 可添更多的内容 -->
       </ ul >
 
     </ div >

写入JS初始化

1
$( '#tiles li' ).wookmark();

参数

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
$( '.myElements' ).wookmark({
   align:  'center' ,
   autoResize:  false ,
   comparator:  null ,
   container: $( 'body' ),
   direction: undefined,
   ignoreInactiveItems:  true ,
   itemWidth: 0,
   fillEmptySpace:  false ,
   flexibleWidth: 0,
   offset: 2,
   onLayoutChanged: undefined,
   outerOffset: 0,
   possibleFilters: [],
   resizeDelay: 50,
   verticalOffset: undefined
});

align – "left", "right", 和"center"


autoResize – 如果为 "true", 浏览器改变大小后更新图层


resizeDelay – 默认 "50"毫秒, 浏览器改变大小与图片更新间的间隔时长


comparator -自定义排序函数


container -装载动态网格的元素, 默认 "window". 如 $('myContentGrid'). 该容器需要要CSS属性 "position: relative".


direction – "left" 或者 "right", 从左上角还是右上角开始


ignoreInactiveItems – 如果为 "true",激活的项目是可见的, 用可过滤项目


itemWidth – item的宽度,可以是像素,也可以是百分比。 默认为第一个项目的宽度。


fillEmptySpace – 如果为 "true",在每一列的底部会用一个空白的item填满对齐。


flexibleWidth – "true" or "false", 基于浏览器的大小动态调整item的最佳尺寸。


offset – item与item间横向坚向的间隔, 默认为 2


onLayoutChanged – 图层改变后调用的函数


outerOffset – 默认值 "0"

jquery瀑布流插件 自己写的jq瀑布流插件,用法就不详述了,有demo 立即下载

相关推荐

Jquery瀑布流插件

Wookmark jQuery plugin 是一个用来实现现在很流行的瀑布流的网页布局效果的 jQuery 插件。

jQuery实现响应式瀑布流效果(jQuery+flex)

瀑布流原理:是一种常见的网页布局方式,它的特点是将内容以多列的形式呈现,每一列的内容高度不固定,根据内容的大小自适应调整,从而形成了像瀑布一样的流动效果。瀑布流的实现原理涉及到数据加载、布局设计、图片加载和响应式设计等方面,需要综合考虑各个方面的因素,以实现高效、流畅、美观的瀑布流效果。目前网上很多技术博文是使用定位完成瀑布流效果的,这里将使用jquery和flex布局来实现响应式瀑布流效果。

觉醒法师的专栏 3510

一个很好的瀑布流插件

jquery写的一个很好的瀑布流插件,支持各种url

jquery 瀑布流插件

;(function($){ $.fn.waterFall = function () { var defultes = { gap:15 ,//间距 } defultes = $.extend(defultes); var $this = $(this); var item = $this.children(); // console.log(item); var

qq_25261441的博客 1244

谷歌学术用publish-or-perish来对引用量排序

用谷歌学术搜索文献的时候发现不能按照引用量高低进行排序,网上提供了这个软件。 下载地址如下:Publish or Perish (harzing.com)https://harzing.com/resources/publish-or-perish 关于软件界面页面和各种指标的介绍,可以参考中科大的这个PPT: 文献分析软件——publish or perish(精品·公开课件).ppt (book118.com)https://max.book118.com/html/2018/1124/813

m0_48878989的博客 1万+

实测有效!易灵思FPGA工程如何正确配置Efinity+Modelsim仿真环境

本文详细介绍了易灵思FPGA工程中如何高效配置Efinity与Modelsim联合仿真环境,包括软件版本匹配、系统环境变量设置、工程文件结构优化及仿真脚本深度优化等实战经验。通过实测数据验证,该方案可显著提升仿真效率,适用于不同规模的设计验证,帮助工程师快速搭建稳定高效的联仿环境。

m2n3b4v5c6的博客 405

jQuery插件使用-瀑布流

jQuery插件的使用-瀑布流插件使用方法

w1405720461的博客 497

ADC(三)Guard ring的设计艺术:从单元到系统的隔离策略

本文深入探讨了ADC设计中Guard ring(保护环)从单元到系统的多层次隔离策略。文章分享了从新手到专家的认知升级过程,详细分析了在单元内部进行微隔离、在模块间建立噪声屏障以及在系统层面规划全局隔离带的实用方法与设计艺术,强调了Guard ring对于提升混合信号电路性能和可靠性的关键作用。

weixin_28312391的博客 152

jQuery插件实现瀑布流

jQuery插件 1、瀑布流插件的使用 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">

qq_46112274的博客 598

MIKE水动力笔记13_数字化海图2之克里金插值

在进行MIKE水动力建模之初,需要准备好水深数据,本专题系列博文主要讲解如何将扫描版JPG格式海图数据在ArcGIS中进行数字化并制作成xyz水深地形数据,用的克里金插值方法,仅供参考。

晏长街的博客 2881

【nvidia-B200】实际生产报错NVRM: nvAssertFailedNoLog: Assertion failed: pIOVAS != NULL @ io_vaspace.c:601

升级 NVIDIA 驱动到 R545/R550 数据中心版本(解决 IOVA bug,这是性能差的根本原因);重启服务器(清理驱动残留资源,消除日志中的 NVRM 错误);验证 NVLink/PCIe 链路(确保 8 卡互联使用高速链路,而非单卡 PCIe 共享带宽)。完成这 3 步后,ncccl-test的all_reduce带宽应能提升至100GB/s 以上(取决于服务器的 NVLink/NVSwitch 配置),恢复正常性能。

jundao1997的专栏 652

推荐开源项目:Wookmark,打造灵活的动态网格布局

在追求极致用户体验的时代,一个优雅且响应式的布局系统对于网站和应用至关重要。今天,我们向您隆重推荐一款强大的开源工具 —— **Wookmark**。Wookmark是一个专注于动态网格布局的jQuery插件,它能让您的元素排列展现出前所未有的灵活性和适应性。 ## 项目介绍 Wookmark提供了一种简洁高效的方式来组织和展示内容,无论是图片库、商品列表还是任何需要动态排布的组件集合,都能通...

gitblog_00215的博客 343

华为s110、s220、s310、s530、s620 配置ssh,配置web登录

在服务器端创建SSH用户。

送个祝福给小豪的博客 317

jQuery插件之-瀑布流插件

jquery.wookmark.js 一个实现瀑布流自适应宽度布局的jQuery插件—jquery.wookmark.js , wookmark使用非常简单到只需要一句代码就能实现,除此之外,当页面宽度发生变化的时候,它还能自适应页面宽度,非常有诚意。   查看更多瀑布流插件:http://www.csswang.com/resource/2261.html 官网地址:http://...

weixin_34126215的博客 81

OpenClaw Windows 安装指南

好的,我来一步一步带你在 Windows 上安装 OpenClaw。

m0_60605453的博客 550

[系统安全] 四十七.恶意软件分析 (3)动态分析经典沙箱Cape的安装和基础用法详解

系统安全将更好地帮助初学者了解病毒逆向分析和系统安全。前文详细介绍恶意代码静态分析经典工具Capa的基础用法,以及批量提取静态特征和ATT&CK技战术,主要是从提取的静态特征Json文件中提取关键特征。这篇文章将详细讲解动态分析沙箱Cape,其是一个开源的自动恶意软件分析系统,通过自动运行和分析恶意软件,全面分析和提取恶意软件的关键特征。本文先介绍Cape沙箱的安装和基础用法,后续随着深入再分享。基础性文章,希望对您有帮助!

杨秀璋的专栏 6737

分享jQuery瀑布流的插件和案例、几款jquery瀑布流插件、jquery瀑布流下载

分享jQuery瀑布流的插件和案例、几款jquery瀑布流插件、jquery瀑布流下载   2012-11-06    分类:Jquery、技术分享    244 views   “瀑布流布局”随着pinterest网的流行而出名,现在国内使用这种风格布局的网站也越来越多,比如说Mark之,蘑菇街,点点网,哇哦等等。 今天,主要向大家介绍一些相关的制作插件,以及...

weixin_34014555的博客 120

win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar

win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过,这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后,重新检测通过。

jQuery制作瀑布流(转)

“瀑布流布局”随着pinterest网的流行而出名,现在国内使用这种风格布局的网站也越来越多,比如说Mark之,蘑菇街,点点网,哇哦等等。我第一次听到这个布局名称是来自于“乔花写的《瀑布流布局浅析一文”,之后在群里也时不时有同学会问有关于这种布局的使用方法。今天我老话重谈,主要向大家介绍一些相关的制作插件,以及成功的案例,希望能给大家今后的工作有所帮助。 制作瀑布流布局的优秀插件 ...

weixin_34202952的博客 575

大中型超市收银系统(可直接运行)

光步前台收银系统系统功能:商品销售、商品退货、挂单、收银员权限、会员销售、单品取消、整单取消、商品查询、脱机销售、脱机数据上传,基本资料下载,开钱箱、小票打印、收款结算,支持多币种付款方式(现金、储值卡、礼券、微信等),支持多种促销。运行环境:.net 4.0登陆信息用户名:1001 密码:123456内置商品信息,商品编码可输入00001000 - 00010000,测试效果相关功能键F5 结算 F9挂单 F11商品查询 F8退货 Insert单品取消 Del整单取消 F12开钱箱F2 会员 Ctrl+Z退出系统 Home 锁屏 相关源码待公开

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

瀑布流插件(Wookmark)的使用及注意事项

瀑布流插件(Wookmark)的使用及注意事项 序:对一个开发来说,最难过的是不在于为自己bug主动背锅,而是为别人背锅,特别是前任开发的锅。本文记录一下神前任开发隐藏了一年多将近两年的时间的bug,还望读者珍重。 Wookmark 瀑布流布局非常适合大量图片的展示,一改过去裁剪图片尺寸统一的排版,每张图片都能完全展示,并错落有致,让人眼前一亮。这是一个用于布局动态网格元素的插件。 使用方法 HT...

MountGao的博客 1496

复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文

答案分为十章,有部分习题没有答案,全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案

瀑布流效果Demo总结(3)之基于jquery+jquery.wookmark.js的实现

1.综述     最近研究了时下流行的瀑布流展示效果。 当前共计尝试的方法及其优缺点如下: (1)基于JQuery框架及blocksit.min.js实现的瀑布流不连续,每列中多多少少都会有一些位置出现空白。 (2)基于JQuery框架,用匿名函数形式,自编程实现瀑布流 (3)基于CSS3,chrome、火狐、搜狗浏览器显示正常,但IE8、IE10均不能显示瀑布流 只能显示单列照片,使用...

hebeind100的博客 266
上一篇: 绽放数据可视化之美
下一篇: mongo客户端mongo VUE增删改查
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
 
 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