网页特效是现代网页设计中不可或缺的一部分，它们能够提升用户体验，增强网页的互动性和视觉吸引力。JavaScript，作为一种轻量级的脚本语言，被广泛应用于网页特效的实现中。《网页特效JavaScript代码案例100余种》这一资源集，为前端开发者提供了一个丰富的学习和实践平台。这些代码案例不仅包括了常见的特效，如图片轮播、菜单导航、图片相册等，还覆盖了更多创新和实用的特效实现。 在《网页特效JavaScript代码案例100余种》中，我们可以找到多种类别的特效实现，例如“beforeafter”案例可能是一种展示图片变化的特效，通过这种方式，用户可以直观地比较图片前后变化，这在产品展示、装修前后对比等方面非常有用。“captify-1.1.3”可能是一个文本捕获的特效，它能够帮助开发者实现文字选择和高亮等功能，这对于阅读器、注释系统等应用至关重要。 “jquery弹性竖导航网页菜单”则是一种响应式的导航菜单，它能够在不同屏幕尺寸下保持良好的用户体验，是适应移动设备发展趋势的必要元素。“panning-slideshow”则展示了平滑的幻灯片效果，它能够让网页的图片或内容展示更加流畅自然。 另外，交互式元素如“mobilyselect”可能是一种提供更佳交互体验的选择控件，而“MinimalisticSlideshowGallery”提供了一个简洁的幻灯片画廊，它强调设计的简洁性，同时保持功能的完整性。特效如“AutomaticImageMontage 自动图片相册效果”和“ImageHighlighter”则分别提供了自动化的图片处理和图片高亮显示的功能，这些特效能够在网页中创造出引人入胜的视觉效果。 “splash-screen”特效可能是一种启动画面，用于在网页加载时给用户一个友好的等待界面。“nathansearles-loopedSlider-c417f79”案例听起来像是一个循环滑动的幻灯片特效，这对于展示产品系列、作品集等元素尤为适合。 这些特效案例的集合，不仅能够让开发者学习到如何实现特定的网页功能，还能够激发他们创造出更加个性化和有创意的网页特效。通过这些案例的学习，开发者能够掌握JavaScript在不同场景下的应用技巧，从而更好地满足网页设计和开发中的各种需求。

机器学习模型案例与SHAP解释性分析：涵盖类别与数值预测，CatBoost、XGBoost等六大模型深度解析及SHAP分析比较,shap分析代码案例，多个机器学习模型+shap解释性分析的案例，做好的多个模型和完整的shap分析拿去直接运行，含模型之间的比较评估。 类别预测和数值预测的案例代码都有，类别预测用到的6个模型是（catboost、xgboost、knn、logistic、bayes，svc），数值预测用到的6个模型是（线性回归、随机森林、xgboost、lightgbm、支持向量机、knn）,机器学习模型; SHAP解释性分析; 多个模型比较评估; 类别预测模型（catboost、xgboost、knn、logistic、bayes、svc）; 数值预测模型（线性回归、随机森林、xgboost、lightgbm、支持向量机、knn）; 完整shap分析代码案例; 模型之间比较评估。,"多模型SHAP解释性分析案例集：类别预测与数值预测的全面比较评估"

python-双重机器学习（Double Machine Learning, DML）是一种结合了机器学习和因果推断的统计方法，它在经济管理领域有着广泛的应用。这种方法特别适用于处理高维数据和复杂的非线性关系，同时能够提供无偏的参数估计。在经济管理领域，DML 可以用于估计政策效果、市场反应、消费者行为等。例如，研究者可以使用 DML 来评估某一政策变化对经济指标的影响，或者分析市场干预措施对消费者购买行为的改变。DML 通过正交化技术解决了传统机器学习在因果推断中的偏差问题，使得研究者能够在控制混淆变量的同时，准确地估计出核心参数。 本数据以一个双重机器学习的案例展开，展示了双重机器学习的使用方法。

Axure.RP.Pro案例源代码（电子商城）

Java多线程实现多兵种攻击炮塔案例，利用java线程池，实现多兵种对炮塔的攻击操作。

PB 解析XML （代码案例）

深度学习机器学习图像处理的matlab源代码前十五章实战整理集合 第 01 章 基于直方图优化的图像去雾技术 第 02 章 基于形态学的权重自适应图像去噪 第 03 章 基于多尺度形态学提取眼前节组织 第 04 章 基于Hough变化的答题卡识别 第 05 章 基于阈值分割的车牌定位识别 第 06 章 基于分水岭分割进行肺癌诊断 第 07 章 基于主成分分析的人脸二维码识别 第 08 章 基于知识库的手写体数字识别 第 09 章 基于特征匹配的英文印刷字符识别 第 10 章 基于不变矩的数字验证码识别 第 11 章 基于小波技术进行图像融合 第 12 章 基于块匹配的全景图像拼接 第 13 章 基于霍夫曼图像压缩重建 第 14 章 基于主成分分析的图像压缩和重建 第 15 章 基于小波的图像压缩技术 前半部分都在啦

第1篇 基础篇 第1章 开发环境 第2章 语法基础 第3章 程序流程 第4章 数组与集合 第5章 字符串处理 第6章 数据结构与算法 第7章 类与结构 第8章 常用设计模式 第2篇 窗体篇 第10章 窗体的使用 第11章 控件的使用 第12章 组件的使用 第9章 鼠标与键盘 第3篇 应用篇 第13章 多线程编程 第14章 文件系统 第15章 注册表技术 第16章 数据库技术 第17章 访问Office 第4篇 新技术篇 第18章 GDI+绘图技术 第19章 自定义控件 第20章 图像处理技术 第21章 Areo技术 第22章 WPF技术 第23章 反射 第24章 网络编程技术 第25章 多进程编程 第26章 与C和C++的交互 第27章 系统管理 第28章 LINQ技术 第29章 并行处理技术

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史上最完整的微信小程序代码案例，可用作案例库。里面包含了ES6的高级用法代码例子、组件应用例子、样式应用例子、接口调用例子。。。。