精通dojo源码

最新推荐文章于 2025-07-30 23:17:42 发布
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博客聚焦于精通dojo源码，在信息技术领域，dojo源码的掌握有助于相关开发工作。
精通dojo源码
web前端之dojo实际应用及开发一：开始dojo（附有源码）
爸爸去哪了2之熊猫三胞胎的博客
12-02 2935
web前端之dojo实际应用及开发：开始dojo（附有源码）现在我们开始学习一个新的框架dojo，dojo的介绍dojo官网下载dojo-release-1.11.2.zip，解压缩后，修改文件夹名称dojoroot，放到ROOT目录下。输入下面的网址：http://localhost:8080/dojoroot/dijit/themes/themeTester.html。如果能正常打开就说明安装完
DOJO权威指南+DOJO1.1源码
03-08
DOJO权威指南+DOJO1.1源码，对于学习DOJO用很有用哦。。。
dojo官网的源码dojo官网的源码
03-30
这是我从dojo官网下的dojo源码，希望对大家有帮助，谢谢！
dojo/dom源码学习
weixin_34007879的博客
09-16 111
　　dojo/dom模块作为一个基础模块，最常用的就是byId方法。除此之外还有isDescendant和setSelectable方法。 　　dom.byId(myId)方法： 　   各种前端类库都免不了与DOM节点打交道，操作DOM的方法千变万化最终还是要回到原生的那几个方法中，因为类库再快也快不过原生。所以在dom.byId方法中，还是要依靠document.getElementByI...
dojo源码阅读之dojo/Stateful
杨传龙的专栏
04-12 586
dojo/Stateful是dojo中的一个基类，提供了能够观测对象属性变化的功能，Stateful 使用文档。其基本用法如下：var s = new Stateful({foo:8}) s._fooSetter = function(value){ this.foo = value; }; s.watch("foo", function(name, oldValue, newValue){ ...
SpringBoot从入门到精通教程
xiaokui6的博客
02-22 321
入门必看，逐步走向高级
用Dojo实现Ajax请求：XHR、跨域、及其他
asdfede的博客
12-25 148
本文转自： http://www.infoq.com/cn/articles/dojo-ajax-xhr     在任何浏览器上方便地实现Ajax请求是每一个Ajax框架的初衷。Dojo在这方面无疑提供了非常丰富的支持。除了XMLHttpRequest之外，动态script、iframe、RPC也应有尽有，并且接口统一，使用方便，大多数情况下都只需要一句话就能达到目的，从而免除重复造轮子的...
AI总监Karpathy亲自揭秘特斯拉纯视觉系统，还有自动驾驶超算Dojo原型
qq_29462849的博客
06-24 737
来源丨机器之心编辑丨陈萍、小舟在 2021 年计算机视觉与模式识别大会上，特斯拉 AI 高级总监 Andrej Karpathy 分享了一些特斯拉在过去几个月中所做的事情，会上 Karpa...
C开发：从入门到精通（上卷）
YunWisdom
07-30 934
在代码的洪流中，C语言如同一块古朴的基石，沉静而坚实。它不追逐浮华，却承载着操作系统的脉搏，驱动着嵌入式世界的心跳，是无数现代语言的灵感之源。本书并非一本寻常的编程手册，而是一次回归本源的修行。我们不只传授“术”，更探寻其后的“道”。你将学会的，不仅是如何编写高效、健壮的C代码，更是一种严谨的思维方式，一种洞察计算机灵魂的能力。放下对“精通”的执念，随我一同踏上这段旅程。从第一个“Hello, World!”的初心，到掌控系统全局的从容，愿你最终在代码的字里行间，遇见真正的自己。
精通Dojo 随书源码
07-20
《精通Dojo》随书源码是一份宝贵的资源，它为深入理解Dojo JavaScript库的工作原理提供了实践基础。Dojo是Web开发中的一个强大工具集，由Dojo基金会创建，旨在提供一套完整的前端开发解决方案，包括UI组件、数据管理...
精通Dojo中文版书练习（原码）
08-06
一个用来自学Dojo的好工具，这里的原码是《精通Dojo》中的练习
全面掌握DOJO源码：下载与深度解读
从提供的文件信息中，我们可以提炼出几个关键知识点，围绕着“精通Dojo源码下载”的主题，进行详细说明。Dojo是一个先进的，用于构建富互联网应用（Rich Internet Applications, RIA）的JavaScript框架。它提供了...
深入解析Dojo源码核心原理与实践
综上所述，"精通Dojo源码.zip"文件集中反映了对Dojo框架全面、深入的学习和研究，不仅包括对其源码的掌握，也涵盖了通过阅读源码提升应用开发的综合技能。对于任何希望成为前端技术专家的开发者来说，这是一份宝贵的...
精通Dojo与PhoneGap开发：教程配套源码分享
“精通Dojo 教程配套源码”是一份与Dojo框架相关的技术文档配套的源代码资源，它为学习者和开发者提供了一个实践Dojo编程的宝贵工具。Dojo是一个功能强大的JavaScript工具包，广泛应用于Web开发中，特别是在构建复杂...
dojo源码地址
heartbeatboy的专栏
09-11 379
Roothttp://svn.dojotoolkit.org/src/For users (readonly):http://svn.dojotoolkit.org/src/view/anon/all/trunkFor committers (read/write):https://svn.dojotoolkit.org/src/view/committer/all/trunk
Dojo项目指南：从源码到运行
gitblog_00658的博客
09-16 568
Dojo项目指南：从源码到运行 欢迎来到Globo.com的Dojo项目，这是一个涵盖了过去几年中在Globo.com进行的编码练习集合。本教程将指导您了解项目的基本结构，如何启动项目以及关键的配置文件。 1. 项目目录结构及介绍 Dojo项目采用了一个组织清晰的目录结构来保存历史上的各个Dojo活动。虽然具体的文件列表随时间变化且未详细列出，但一般结构可以预期包括以下组件： 根目录：包含了RE...
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
11-26
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）
11-26
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
最新发布
11-26
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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