HTML5期末考核大作业源码 包含 个人、 美食、 公司、 学校、 旅游、 电商、 宠物、 电器、 茶叶、 家居、 酒店、 舞 蹈、 动漫、 服装、 体育、 化妆品、 物流、 环保、 书籍、 婚纱、游戏、 节日、 戒烟、 电影、 摄影、 文化、 家 乡、 鲜花、 礼品、 汽车、 其他 可满足大学生网页大作业网页设计作业需求, 喜欢的可以下载! 原生(HTML+CSS+JS),网页作品代码简单,可使用任意HTML编辑软件(如:`Dreamweaver、HBuilder、Vscode 、Sublime 、 Webstorm、Text 、Notepad++` 等任意html编辑软件进行运行及修改编辑等操作) HTML静态网页设计作业,采用DIV+CSS布局,共有多个页面,使用CSS排版比较丰富,色彩鲜明有活力,顶部导航及底部 区域背景色为100%宽度。都是给学生定制的都符合学生考试期末作业的水平,有的有js,有的视频+音乐+flash的等 元素的插入。 【查看更多源码地址】:https://blog.csdn.net/VX_WJ88950106?type=blog
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#Table.js HTML 表格控制器(添加/删除/排序/搜索行) ##下载 通过bower install table.js或npm install table.js ##API 快速入门 表构造器 var myTable = new Table ( { 'id' : 'myTable' , // id of table element 'class' : 'table' , // classes of element 'columns' : [ 'Column1' , 'Column2' , 'Column3' ] , // name of columns 'data' : [ [ 'value1' , 'value2' , 'value3' ] , // values of first row [ 'value1' ,
2023-02-12 15:49:26 6KB JavaScript
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html安卓苹果H5保持屏幕常亮网页代码 文件已打包好、本人亲测可使用!!! //保持屏幕常亮代码与文件 //JS文件NoSleep.min.js放到文件js目录里 //代码放到网页
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深层 一个Tensorflow DL框架,用于使用兆碱基规模的DNA序列预测Hi-C染色质相互作用。 描述 该存储库包含核心deepC python代码,R脚本和用于下游分析的功能,以及教程和示例数据的链接。 核心代码在python(v3.5 +)和tensorflow(v1)中实现。 对于下游分析和可视化,我们使用R和自定义函数来处理HiC数据和deepC预测。 要求 python 3.5 + 张量流(tensorflow-gpu) GPU支持对于预测是更可取的,对于培训来说是必不可少的 其他python模块: numpy(v1.16.4或以上) pysam(已通过v0.15.2测试) pybedtools和已安装的兼容版本的bedtools R版本3.4.4 + 套餐: tidyverse(v1.2.1或更高版本) RColorBrewer(v1.1-2或更高版本)
2023-02-12 10:22:10 20.73MB HTML
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Web-3D-HMI-演示 带有node.js,Three.js和Nodes7的基于Web的3D Roboter动画演示 这是为机器人手臂创建基于Web的3D HMI的演示,可以从S7控制器进行控制。 机器人模型是从Kuka KR300 CAD模型(STEP格式)创建的,该模型使用FreeCAD软件分成了单个部分。 单个零件以OBJ格式导出,以我的经验,在相对较小的文件大小的情况下,可获得最佳效果。 然后,由three.js附带的OBJLoader加载OBJ格式的零件。 从S7程序中读取5个轴中每个轴的设定值。 通过robot.html上的一些Java脚本将旋转到所需的设定点。 可以从Web GUI配置轴跟随设定点的转速。 安装 必需的Javascript模块是通过npm下载并安装的。 在工作目录中调用: npm install 会下载它们并将其中的three.js文件复制到公共目录
2023-02-12 10:10:29 3.42MB HTML
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数学编辑器 MathEditor 是用 Javascript 和 HTML 开发的 LaTeX、AscciMath 和 MathML 编辑器。 它在网络上或本地独立运行。 它具有许多功能和菜单,可帮助输入方程式并允许其发布和备份。 ##Molded by Adnan Shafique
2023-02-11 11:54:04 3.36MB JavaScript
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薪水预测-烧瓶部署 这是一个演示项目,用于详细说明如何使用Flask API在生产环境中部署机器学习模型 先决条件 您必须安装Scikit Learn,Pandas(用于机器学习模型)和Flask(用于API)。 项目结构 该项目包括四个主要部分: model.py-这包含我们的机器学习模型的代码,以预测hiring.csv文件中训练型数据上缺少的员工薪水。 app.py-包含Flask API,这些API通过GUI接收员工详细信息,根据我们的模型计算推定值并返回。 模板-此文件夹包含HTML模板,允许用户输入员工详细信息并显示预测的员工薪水。 运行项目 确保您在项目主目录中。 通过运行以下命令来创建机器学习模型- python model.py 这会将我们模型的序列化版本创建到文件model.pkl中 使用以下命令运行app.py以启动Flask API python app.
2023-02-10 19:53:45 6KB HTML
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echarts-bigScreen echarts学习之数据大屏展示 大屏数据展示 中间地图背景酷炫效果实现 中间地图点位的移动 右侧最后一栏的地图添加可控组件 柱状图数据背景设为数据对应的图片 主题更换
2023-02-10 11:31:57 7.01MB HTML
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用css实现简单的对话框的样式
2023-02-10 11:20:16 1KB css html
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窗口应用 与PyQt集成的Flask窗口应用程序
2023-02-10 11:04:42 6KB HTML
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