国内HTML5前端开发框架汇总

本文概述了国内外知名前端开发框架,包括JQueryMobile、TwitterBootstrap、SchenaTouch、BackBone、JX、KISSY、QWrap、Tangram、Como、EdoJs、KindEditor和NJF,强调了选择与项目匹配框架的重要性。

 

国外很有多优秀的HTML5前端开发框架相信大家都耳熟能详:JQuery Mobile,Twitter Bootstrap, Schena Touch,  BackBone等等。

同样,也存在很多国内比较优秀的前端开发框架,其中中国互联网三巨头贡献了近一半:腾讯,阿里巴巴,百度。

框架不是万能的,选择和项目匹配的框架可以显著提高开发效率,但是也有可能带来代码的臃肿,本着“write less, do more”思想,选择合适的框架是最重要的。其中每个框架各有特点,还需要读者自己把关。如:腾讯的JX比较适合构建和组织大规模、工业级的Web App,腾讯内部的WebQQ、Q+等产品都是采用JX框架开发。

JX(腾讯) – http://alloyteam.github.com/JX

KISSY(淘宝) – http://www.kissyui.com

QWrap(百度) - http://www.qwrap.com

Tangram(百度) – http://tangram.baidu.com

Como – http://www.comsome.com

EdoJs – http://www.edojs.com/

KindEditor – https://github.com/kindsoft/kindeditor

NJF – http://code.google.com/p/njf/

JSI – http://code.google.com/p/jsi/

这个是完整源码 python实现 Django 【python毕业设计】基于Python的天气预报(天气预测分析)(Django+sklearn机器学习+selenium爬虫)可视化系统.zip 源码+论文+sql脚本 完整版 数据库是mysql 本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用s,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用sklearn机器学习库构建预测模型,通过时间序列分析和回归方法,对未来天气情况进行预测。我们利用以往的数据训练模型,以提高预测的准确性。通过交叉验证和超参数优化等技术手段,我们优化了模型性能,确保其在实际应用中的有效性和可靠性。 最后,基于Django框架开发前端展示系统,实现天气预报的可视化。用户可以通过友好的界面查询实时天气信息和未来几天内的天气预测。系统还提供多种图表类型,包括折线图和柱状图,帮助用户直观理解天气变化趋势。 本研究的成果为天气预报领域提供了一种新的技术解决方案,不仅增强了数据获取和处理的效率,还提升了用户体验。未来,该系统能够扩展至其他气象相关的应用场景,为大众提供更加准确和及时的气象服务。
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