60款很酷的 jQuery 幻灯片演示和下载【转】

本文分享了60款使用jQuery实现的幻灯片插件,这些插件提供了丰富的幻灯片效果,适用于各种网站项目。每款插件都附带了在线演示和下载链接。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

  

 jQuery 是一个非常优秀的 JavaScript 框架,使用简单灵活,同时还有许多成熟的插件可供选择,它可以帮助你在项目中加入漂亮的效果,其中之一就是幻灯片效果的实现,这是一种在有限的网页空间内展示系列项目时非常好的方法。

  今天这篇文章要给大家分享的是60款很酷的 jQuery 幻灯片插件,相信里面一定会有你喜欢的。

Cloud Carousel (演示 | 下载)

ShineTime (演示 | 下载)

Nivo Slider (演示 | 下载)

Interactive Photo Desk (演示 | 下载)

Beautiful Photo Stack Gallery with jQuery and CSS3 (演示 | 下载)

Micro Image Gallery: A jQuery Plugin (演示 | 下载)

 

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  博主经营一家发饰淘宝店,都是纯手工制作哦,开业冲钻,只为信誉!需要的亲们可以光顾一下!谢谢大家的支持!
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继续正题... 

 

Minimalistic Slideshow Gallery with jQuery (演示 | 下载)

Image Slider with Unique Effects (演示 | 下载)

Create image gallery in 4 lines of jQuery (演示 | 下载)

Slideshow with strip effects (演示 | 下载)

Nivo Zoom  (演示 | 下载)

AD Gallery, gallery plugin for jQuery (演示 | 下载)

MLB.com Content Switcher with jQuery and CSS3 (演示 | 下载)

Create Scrollable Interface (演示 | 下载)

Animate Panning Slideshow with jQuery (演示 | 下载)

Image Scale Carousel (演示 | 下载)

Sudo Slider (演示 | 下载)

GALLERYVIEW (演示 | 下载)

Jquery Plugin MopSlider 2.4 (演示 | 下载)

jQuery Image Scroller (演示 | 下载)

Image Gallery Using jQuery and Flickr (演示 | 下载)

jQuery plugin: Wilq32.RotateImage (演示 | 下载)

jQZoom Evolution (演示 | 下载)

Photo gallery using jQuery and VisualLightBox (演示 | 下载)

Zoomimage (演示 | 下载)

YoxView (演示 | 下载)

Supersized (演示 | 下载)

AnythingSlider (演示 | 下载)

Photo Revealer (演示 | 下载)

Exposure (演示 | 下载)

Auto-Playing Featured Content Slider (演示 | 下载)

Horinaja (演示 | 下载)

S3 Slider (演示 | 下载)

Slide Deck (演示 | 下载)

Galleriffic (演示 | 下载)

Photo Gallery – Dark Theme (演示 | 下载)

jQuery morphing gallery (演示 | 下载)

Simple Accordion w/ CSS and jQuery (演示 | 下载)

Automatic Image Slider w/ CSS & jQuery (演示 | 下载)

Create a Slick and Accessible Slideshow Using jQuery (演示 | 下载)

Fancy Thumbnail Hover Effect w/ jQuery (演示 | 下载)

Coda Slider Effect (演示 | 下载)

Simple Controls Gallery (演示 | 下载)

Popeye (演示 | 下载)

Simple 演示 (演示 | 下载)

ImageFlow (演示 | 下载)

Moving Boxes (演示 | 下载)

SlideViewerPro (演示 | 下载)

Pirobox (演示 | 下载)

jQuery simple panorama viewer (演示 | 下载)

A Beautiful Apple-style Slideshow Gallery (演示 | 下载)

Flickr Photobar Gallery (演示 | 下载)

Step Carousel Viewer (演示 | 下载)

Zoom-Info (演示 | 下载)

Box Slider (演示 | 下载)

jQuery Panel Gallery (演示 | 下载)

Image Highlighting and Preview with jQuery (演示 | 下载)

Multimedia Gallery for Images, Video and Audio (演示 | 下载)

Awesome Mobile Image Gallery Web App (演示 | 下载)

 

转自:http://www.cnblogs.com/lhb25/archive/2011/05/31/2056103.html

 

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
内容概要:该论文针对新型电力系统中非线性负荷分布式电源接入导致的电能质量扰动识别难题,提出了一种结合优化广义S变换(OGST)混合输入神经网络的方法。OGST通过自适应选取高斯窗函数参数保留扰动信号的幅值频率特征;混合输入神经网络分别处理原始时间序列时频矩阵,融合两种特征后识别扰动类型。实验表明,该方法在26种扰动类型的仿真数据上识别准确率达99.77%,在实际电网信号上达到92.5%,优于传统单一输入神经网络。论文还提供了详细的代码实现,包括优化广义S变换、电能质量扰动信号生成、混合输入神经网络模型构建及训练流程。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对电能质量监测、信号处理深度学习感兴趣的工程师研究人员。 使用场景及目标:①适用于电力系统中的电能质量监测,特别是智能变电站新能源电站的并网检测;②通过OGST混合输入神经网络,提高对复杂电能质量扰动的识别准确率鲁棒性;③支持实时处理边缘计算部署,满足工业场景的实时性资源限制要求。 其他说明:该方法不仅在理论上创新,而且在实际应用中表现出色。通过参数优化混合输入架构,能够有效应对不同类型的电能质量扰动。此外,论文还提供了完整的代码实现实验验证,便于读者复现实验结果并应用于实际项目中。
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