步步为营VS 2008 + .NET 3.5(2) - VS 2008新特性之JavaScript Intellisense and Debugging(JavaScript的智能感知和调试)

告别Qt Creator!在VS2019里丝滑开发Qt5.15.2的保姆级配置指南(含插件安装避坑) 本文提供在VS2019中配置Qt5.15.2开发环境的完整指南,涵盖工具安装、插件配置、项目管理和性能优化等关键步骤。通过详细的操作说明和避坑建议,帮助开发者从Qt Creator平滑过渡到VS2019,充分利用其强大的调试和代码分析功能提升开发效率。 阅读详情
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步步为营VS 2008 + .NET 3.5(2) - VS 2008新特性之JavaScript Intellisense and Debugging(JavaScript的智能感知和调试)


作者: webabcd


介绍
VS 2008可以非常完美地支持JavaScript和ASP.NET AJAX的智能感知和调试。.NET 3.5内置了ASP.NET AJAX,并且UpdatePanel终于可以支持WebPart了。


示例
Feature.js(被aspx页引用的js文件)
//  创建一个math类
window.math  =   function () 
{
/// <summary>数学函数类</summary>
}


window.math.prototype 
=
{
    
// 为math类创建一个max方法
    max: function(x, y)
    
{
    
/// <summary>返回两个整数中的最大的一个</summary>
    /// <param name="x">需要比较的第一个整数</param>
    /// <param name="y">需要比较的第二个整数</param>
    
        
if (x > y)
            
return x;
        
else
            
return y;
    }

}

Feature2.js(在js文件中智能感知外部js文件的JavaScript和ASP.NET AJAX)
// / <reference path="Feature.js" />
//
/ <reference name="MicrosoftAjax.js" />

//  外部js文件用这种方法引进来<reference path="Feature.js" />
//
 <asp:scriptmanager>控件引入的js用这种方法引进来<reference name="MicrosoftAjax.js" />

function  refTest()
{
    
// 因为有了“<reference path="Feature.js" />”,所以会感知到Feature.js提供的JavaScript
    var m = new window.math();
    
    
var v = m.max(x, y);
    
    
// 因为有了“<reference name="MicrosoftAjax.js" />”,所以会感知到ASP.NET AJAX
    // $get("testIntellisense");
}


WebServiceMath.asmx(为ASP.NET AJAX提供服务的WebService)
<% @ WebService Language="C#" Class="WebServiceMath"  %>

using System;
using System.Web;
using System.Web.Services;
using System.Web.Services.Protocols;

[WebService(Description = "WebService提供的数学函数类", Namespace = "http://tempuri.org/")]
[WebServiceBinding(ConformsTo = WsiProfiles.BasicProfile1_1)]
[System.Web.Script.Services.ScriptService]
public class WebServiceMath : System.Web.Services.WebService
{
    /// 
< summary >
    /// 返回两个整数中的最大的一个
    /// 
</ summary >
    /// 
< param  name ="x" > 需要比较的第一个整数 </ param >
    /// 
< param  name ="y" > 需要比较的第二个整数 </ param >
    /// 
< returns ></ returns >
    [WebMethod(Description = "返回两个整数中的最大的一个")]
    public int Max(int x, int y)
    {
        if (x > y)
            return x;
        else
            return y;
    }
}


JavaScript.aspx
<% @ Page Language="C#" MasterPageFile="~/Site.master" AutoEventWireup="true" CodeFile="JavaScript.aspx.cs"
    Inherits
="Feature_JavaScript" Title="JavaScript的智能感知和调试(JavaScript Intellisense and Debugging)" 
%>

< asp:Content  ID ="Content1"  ContentPlaceHolderID ="head"  runat ="Server" >

    
< script  src ="../JS/Feature.js"  type ="text/javascript" ></ script >

</ asp:Content >
< asp:Content  ID ="Content2"  ContentPlaceHolderID ="ContentPlaceHolder1"  runat ="Server" >
    
< div  style ="width: 600px" >
        VS 2008可以非常完美地支持JavaScript和ASP.NET AJAX的智能感知和调试。.NET 3.5内置了ASP.NET AJAX,并且UpdatePanel终于可以支持WebPart了。
    
</ div >
    
< asp:ScriptManager  ID ="ScriptManager1"  runat ="server" >
        
< Services >
            
< asp:ServiceReference  Path ="WebServiceMath.asmx"   />
        
</ Services >
    
</ asp:ScriptManager >

    
< script  type ="text/javascript" >
        
        
var x, y;
        x 
= 100;
        y 
= 101

        
// 新建一个math对象
        // 此处输入任意字母,就会出现JavaScript的智能感知
        // 输入window.就会感知到Feature.js文件里创建的math类,并提示math类的summary - 数学函数类
        var m = new window.math();
    
        
// 取x,y之间的最大值
        // 输入m.就会感知到math对象的max方法,并提示max方法的summary - 返回两个整数中的最大的一个
        // 输入max方法的参数的时候,会提示两个参数的说明 - 需要比较的第一个整数;需要比较的第二个整数
        var v = m.max(x, y);
        
        alert(v);
        
        
// 可以在任意JavaScript语句处插入断点,然后就可以对JavaScript进行调试
    
        
// ASP.NET AJAX调用web service
        // WebServiceMath会被智能感知出来
        // 输入WebServiceMath.后,就会感知到Max方法
        // 输入Max方法后,就会有参数提示 - x, y, onSuccess, onFailed, userContext
        WebServiceMath.Max(x, y, onSuccess);
        
        
function onSuccess(result)
        
{
            alert(result);
        }

        


OK
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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(&#39;DeepLearnToolbox&#39;));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(&#39;state&#39;,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&#39;); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand(&#39;state&#39;,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 = &#39;sigm&#39;;%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, &#39;Too big error&#39;);```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(&#39;state&#39;,0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = &#39;sigm&#39;;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)&#39;)% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;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, &#39;Too big error&#39;);```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x&#39;,28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x&#39;,28,28,10000))/255;train_y = double(train_y&#39;);test_y = double(test_y&#39;);%% 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&#39;ll get around 1.2% errorrand(&#39;state&#39;,0)cnn.layers = { struct(&#39;type&#39;, &#39;i&#39;) %input layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 6, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %sub sampling layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 12, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 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, &#39;Too big error&#39;);```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(&#39;state&#39;,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, &#39;Too big error&#39;);%% ex2 neural net with L2 weight decayrand(&#39;state&#39;,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, &#39;Too big error&#39;);%% ex3 neural net with dropoutrand(&#39;state&#39;,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, &#39;Too big error&#39;);%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;; % 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, &#39;Too big error&#39;);%% ex5 plotting functionalityrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = &#39;softmax&#39;; % 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, &#39;Too big error&#39;);%% 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(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = &#39;softmax&#39;; % 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, &#39;Too big error&#39;);```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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IDEA基于java的使用手册,可以最快速的上手,在使用中不断的丰富自己的使用技巧.

使用echarts模拟甘特图

项目中需按时间段展示不同颜色的数据,通过解析时长并统计各类型总时长,结合预设颜色映射表(含自定义与默认色),动态生成ECharts图表。利用sumByTypeName聚合数据,为每类分配对应颜色,实现图例与柱状图的精准匹配,确保多时段、多类型数据可视化清晰准确。

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【技术专题】JavaScript 网页技术 - JavaScript 流程控制

小锋老师推出《一天学会JavaScript(无废话版)》视频教程,涵盖基础语法、流程控制、函数、数组对象、DOM操作及ES6新特性。内容精炼,配套课件与源码打包下载,助力快速入门。重点讲解if/else、switch、for/while循环、for...of/in遍历及break/continue使用场景,并通过成绩判断实例演示实际应用。适合零基础学习者高效掌握核心技能。

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