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使用jQuery UI的draggable和droppable完成拖拽功能--介绍

项目中主要使用到jQuery UI里面的draggable和droppable，因为很多老的浏览器都不值html5的drag api。...我自己也没有去查看zTree的源代码，所以也不知道zTree底层拖拽实现是否也是使用了jQuery UI的draggable和droppable方法。...这里将实际项目简化了。点击江西高校，可以将下面所有的节点折叠起来。拖拽元素到右边，可以拖到一个单独的区域里面，也可以拖到一个已经存在节点的区域里面。就想上图中的关系。...第三部分--方案思路： 1.了解jQuery draggable和droppable方法和工作原理 2.递归思想 3.各个击破 4.熟练使用jQuery操作dom结构 第四部分--参考网址： 1.http...://www.ztree.me/v3/main.php 2.http://jqueryui.com/draggable/ 3.http://jqueryui.com/droppable/

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    jQuery基础(五)一Ajax应用与常用插件-imooc

    第1章 jQuery 实现Ajax应用 本章介绍jQuery中支持Ajax的各种方法和函数，阐述通过Ajax交互的过程与常用方法,重点介绍核心方法$.ajax()的运用技巧。...常用插件 本章节先通过示例与插件相结合的方式，详细介绍了目前最为流行的各类插件的使用方法和技巧，包括表单插件、图片插件等；然后,介绍了如何自定义编写对象和类级别插件的过程。  ...3-1 拖曳插件——draggable  3-2 放置插件——droppable  3-3 拖曳排序插件——sortable  3-4 面板折叠插件——accordion  3-5 选项卡插件——tabs...3-2放置插件——droppable 除使用draggable插件拖曳任意元素外，还可以调用droppable UI插件将拖曳后的任意元素放置在指定区域中，类似购物车效果，调用格式如下： $(selector...例如，在页面中，通过调用droppable插件将“产品区”中的元素拖曳至“购物车”中，同时改变“购物车”的背景色和数量值，如下图所示： 3-3拖曳排序插件——sortable 拖曳排序插件的功能是将序列元素

    18.9K20

    如何将深度学习与你正在做的事情相结合？

    在比如，AI与教育，国内的几家在线教育机构都有涉猎。...英语流利说，用语音识别的方法，来判断用户的发音是否准确；乂学教育，将高中小学的题目，依据语义识别，将题目背后的知识点挖掘出来，用来诊断用户对一道题的不会做，究竟是哪些知识点不会，可能涉及到的小初高的各个知识点...如何将深度学习与你正在做的事情相结合 智能运维 运维的发展目前经历了从基于规则到基于学习的。运维面临的最大挑战就是：在互联网公司很难人工指定规则。...场景一：比如新上线一个功能，从UI界面的操作角度，可以有自动化的测试流程。顺次执行界面上的各个功能，统计是否达到预期。...参考文献： https://arxiv.org/abs/1705.06640 其他领域例如化学、制药工程与深度学习相结合 这种结合可以发生在从宏观到微观的多个层面： 例如上面这幅图，是使用SVM和决策树来发现无机

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    如何将深度学习与你正在做的事情相结合？

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    1.3K20

    将人工专业知识与LLM辅助相结合来简化编码

    将枯燥乏味的日常工作委托给受严格监督的 AI 助手，并检查他们的工作。...当我有可以用来推动交互的知识和经验，以及当我将问题分解成易于测试的小块时，我才能获得最佳结果。...我很乐意将这种琐事委托给助手，它会给我一个解决方案，同样，这个解决方案很容易验证。...新的成本效益比 当遇到像这样平凡的信息处理工作时，我总是要权衡自动化带来的好处与实现自动化的成本。在这种情况下，我们谈论的是在仪表板上手动搜索捆绑 ID 并将其与盒子中的字母捆绑匹配所需的时间。...将无聊和例行的工作委托给受严格监督的助手，你可以轻松检查他们的工作。

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    将梯度提升模型与 Prophet 相结合可以提升时间序列预测的效果

    来源：Deephub Imba本文约1200字，建议阅读5分钟将Prophet的预测结果作为特征输入到 LightGBM 模型中进行时序的预测。...predictions predictions = pd.concat([predictions_train, predictions_test], axis=0) return predictions 上面的函数将返回一个给我们的...fontsize=16) plt.legend(labels=['Real', 'Prediction'], fontsize=16) plt.grid() plt.show() 执行上述代码后，我们将合并特征...df，创建滞后的lag值，训练 LightGBM 模型，然后用我们训练的模型进行预测，将我们的预测与实际结果进行比较。...总结 将监督机器学习方法与 Prophet 等统计方法相结合，可以帮助我们取得令人印象深刻的结果。根据我在现实世界项目中的经验，很难在需求预测问题中获得比这些更好的结果。 编辑：于腾凯

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    将梯度提升模型与 Prophet 相结合可以提升时间序列预测的效果

    将Prophet的预测结果作为特征输入到 LightGBM 模型中进行时序的预测 我们以前的关于使用机器学习进行时间序列预测的文章中，都是专注于解释如何使用基于机器学习的方法进行时间序列预测并取得良好结果...predictions = pd.concat([predictions_train, predictions_test], axis=0) return predictions 上面的函数将返回一个给我们的...plt.legend(labels=['Real', 'Prediction'], fontsize=16) plt.grid() plt.show() 执行上述代码后，我们将合并特征...df，创建滞后的lag值，训练 LightGBM 模型，然后用我们训练的模型进行预测，将我们的预测与实际结果进行比较。...总结 将监督机器学习方法与 Prophet 等统计方法相结合，可以帮助我们取得令人印象深刻的结果。根据我在现实世界项目中的经验，很难在需求预测问题中获得比这些更好的结果。

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