extjs4.0学习资源推荐

最新推荐文章于 2019-08-01 11:05:02 发布
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本文分享了一个关于 ExtJS 4.0 的学习论坛链接，邀请了解该技术的朋友共同交流并分享更多有价值的学习资源。
推荐个学习extjs4.0的好去处

http://www.uspcat.com/forum.php?mod=viewthread&tid=197&extra=

朋友们有知道的,全分享上来


ExtJS4.0学习心得
平常心
11-19 1757
ExtJs4.0模拟项目——资源池管理系统
web开发前端技术教程 JavaScript框架 Extjs4.0学习指南 跨浏览器的RIA框架 共225页.pdf
07-13
### Web开发前端技术教程：JavaScript框架Extjs4.0学习指南 #### 一、Extjs简介与初步了解 ##### 1.1 Extjs概述 Extjs是一款基于JavaScript的开源前端框架，专注于创建丰富的互联网应用程序（RIA）。它提供了一...
ExtJS 4.0 的改变--较为完整的介绍
song1990919的专栏
04-13 1663
惯例，看之前先看看我的很久很久以前的学习笔记（就是那个Word文档，没兴趣的可以不看，不影响）：  http://wenku.baidu.com/view/ce8d3e08763231126edb1146.html  本文里面不会详细介绍某些方法函数具体如何使用，例子全部自己写的（部分参考API和ExtJS 4.0 Developer Preview），应该不会有错，提到的方法函数只提供名
EXTJS4.0改变
coolybq的专栏
04-02 351
惯例，看之前先看看我的很久很久以前的学习笔记（就是那个Word文档，没兴趣的可以不看，不影响）： http://wenku.baidu.com/view/ce8d3e08763231126edb1146.html 本文里面不会详细介绍某些方法函数具体如何使用，例子全部自己写的（部分参考API和ExtJS 4.0 Developer Preview），应该不会有错，提到的方法函数只提供名
ExtJS 4.0 的改变--较为完整的介绍。
HNsnopy的专栏
07-26 508
惯例，看之前先看看我的很久很久以前的学习笔记（就是那个Word文档，没兴趣的可以不看，不影响）： [url]http://wenku.baidu.com/view/ce8d3e08763231126edb1146.html[/url] :D 本文里面不会详细介绍某些方法函数具体如何使用，例子全部自己写的（部分参考API和ExtJS 4.0 Developer Preview），应该不会有...
ExtJs4.0环境搭建及spket安装
黄爱岗廊坊师范学院信息技术提高班 第七期
12-24 8322
这些天在学习ExtJs，避免不了要写相关的代码来加深对这个框架的理解，那么首先就得搭建一个ExtJs的环境。 1、开发环境      Microsoft Windows XP：Version：2002，Service Pack 3      Eclipse Java EE Developer Tools：Version:3.3.0      Apache Tomcat v6.0
ExtJs入门学习
jeffry_ding的博客
08-01 623
本人软件工程师一名，从事企业应用的前后台开发，因为最近项目上涉及到extJs,之前从没用到过，所以接下来开始学习ext，结合项目总结一些常用的组件，本文为第一篇，从认识extJs开始！ 什么是Ext JS ExtJS的前身是YUI(Yahoo User Interface)。经过不断的发展与改进，ExtJS现在已经成功发布到了ExtJS 6版本,是一套目前最完整和最成熟的javas...
ExtJS学习(1)
WangZhaoRui90的博客
11-24 458
1.模仿 Js 的 alert. 2.ExtJS对原生的JS的扩展 Array 的 every()方法 Array 的 filter()方法 Array 的 contains()方法 Array 的 toArray()方法
ext4.0学习
04-08 534
概念：    （1）ExtJS是一个面向开发RIA也即富客户端 的AJAX应用，是一个用javascript写的，主要用于创建前端用户界面，是一个与后台技术无关的前端ajax框架。（以前是基于YAHOO-UI ,现在已经完全独立了）    （2）之所以说是框架，因为它能够帮助我们在页面上快速而简单构建各种各样的控件，简化我们自己去写庞大js实现；它是一种纯面向对象的JS框架。扩展性相当...
ExtJS 4---主题theme
cnsu-cmh
11-20 2349
1                 UI组件基础 学习ExtJs就是学习组件的使用。ExtJs4对框架进行了重构，其中最重要的就是形成了一个结构及层次分明的组件体系，由这些组件形成了Ext的控件。 ExtJs4的组件体系中有将近100种组件，而这些组件又可以大致分为四大类，即容器类组件、工具栏及菜单栏组件、表单及元素组件、其他组件。 2                 主题 ExtJs4引
Extjs4.0学习指南(中文)
12-31
### Extjs4.0 学习指南核心知识点详解 #### 一、获取与安装Extjs4.0 **1.1 获取Extjs4.0** - **官方资源**: 访问官方网站 [http://extjs.org.cn/](http://extjs.org.cn/) 下载最新版本的Extjs4.0及相关文档和支持...
extjs4.0技术
11-30
- **官方网站**: 可以通过官方社区网站 [http://extjs.org.cn/](http://extjs.org.cn/) 获取最新版本的Extjs4.0发行包和其他资源。 - **下载**: 下载最新的发布包，通常包括必要的文件和文档。 - **安装**: 将下载的...
Extjs4.0学习指南中文PDF版
07-22
资源名称：Extjs4.0学习指南 中文PDF版内容简介：本书详细讲解了extjs的结构原理，用的实战项目进行讲解 ；Extjs4学习指南（仅供学习使用、转载需注明出处）Extjs4可用的学习资料少之又少，本文内容大部分为网络整理...
详尽指南：Extjs4.0学习资源与环境搭建
这篇学习资料为初学者提供了一个清晰的路径，从下载资源、配置开发环境，到实现简单应用，逐步掌握Extjs4.0的核心技术和常用功能。通过实践和查阅文档，读者可以建立起扎实的基础，进而进一步探索Extjs4.0的高级特性...
77页-中国数字安全产业年度报告（2024）公开版 数世咨询 2024-6(1).pdf
11-26
77页-中国数字安全产业年度报告（2024）公开版 数世咨询 2024-6(1)
图像处理基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）
11-26
【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究”展开，结合Matlab代码实现，探讨了图像处理中的多阈值分割问题。通过引入电磁学优化算法（Electromagnetism-like Optimization, EMO），利用其全局搜索能力优化多阈值分割的阈值选取过程，以提升图像分割的精度与效率。文中详细阐述了算法原理、实现步骤，并通过实验验证其在图像分割中的有效性，展示了与其他智能优化算法的对比结果，突出了该方法在处理复杂图像时的优越性。; 适合人群：具备一定图像处理和优化算法基础，熟悉Matlab编程的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于医学图像、遥感图像等复杂图像的多阈值分割任务；②为智能优化算法在图像处理领域的应用提供实现案例与技术参考；③支持科研复现与算法改进。; 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段理解算法实现流程，重点关注目标函数设计与电磁力机制的映射关系，可通过更换测试图像和对比其他优化算法加深理解。
基于51单片机的电子琴设计
最新发布
11-26
本资源文件“基于51单片机的电子琴设计.zip”对应于博客文章“基于51单片机设计的简易电子琴”。该资源包含了实现一个简易电子琴所需的全部文件和代码，适用于学习和实践51单片机的开发。 内容 源代码：包含电子琴的C语言源代码，可在Keil uVision等51单片机开发环境中编译运行。 原理图：提供了电子琴的电路设计原理图，方便用户理解硬件连接和布局。 PCB设计文件：如果需要自行制作PCB，资源中包含了PCB设计文件，可用于PCB打样。 说明文档：详细的使用说明和操作指南，帮助用户快速上手。 使用方法 下载资源：点击下载“基于51单片机的电子琴设计.zip”文件。 解压文件：将下载的ZIP文件解压到本地目录。 阅读说明文档：仔细阅读说明文档，了解项目的基本结构和使用方法。 搭建硬件：根据原理图搭建硬件电路。 编译代码：使用Keil uVision等开发工具打开源代码，进行编译。 烧录程序：将编译好的程序烧录到51单片机中。 测试运行：连接电源，测试电子琴的功能是否正常。
故障诊断pytorch基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据]（Python代码实现）
11-26
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据]（Python代码实现）内容概要：本文介绍了一项基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障诊断研究，采用PyTorch框架实现，使用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络（CNN）强大的特征提取能力与长短期记忆网络（LSTM）对时序数据的建模优势，构建深度学习分类模型，实现对轴承不同故障类型和严重程度的精准识别与分类，旨在提升工业设备故障诊断的自动化与智能化水平。; 适合人群：具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师；熟悉PyTorch框架者更佳。; 使用场景及目标：①应用于工业设备预测性维护系统中的轴承故障早期识别；②作为深度学习在时间序列分类任务中的典型案例，用于学习CNN-LSTM融合模型的设计与实现；③复现并改进现有故障诊断算法，推动相关科研工作进展。; 阅读建议：建议读者结合提供的Python代码与西储大学数据集进行实践操作，重点关注数据预处理、模型结构搭建、训练流程及结果分析环节，可进一步尝试调整网络参数或引入其他优化算法以提升分类性能。
hanlp-portable-1.8.6 对应模型下载 data-for-1.7.5
11-26
hanlp-portable-1.8.6 对应模型下载 data-for-1.7.5
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