jQuery VS JavaScript!

angusn 2010-01-23 09:57:21
如题

大家发表一下看法:优缺点、效率、PostBack流量问题
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街头小贩 2010-01-27
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[Quote=引用 14 楼 mrshelly 的回复:]
够用就行.不需要过度包装.

貌似我只使用 jQuery 的 domselector 和 ajax lib
[/Quote]
经典!我用mootools也是
licip 2010-01-24
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是的,这两个确实没什么可比性。用jquery更方便吧。
KK3K2005 2010-01-24
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jquery主要贡献是
帮我们统一了接口实现了jquery object
所以基于它的代码是重用性最高的 因为我们只要面向jqueryobject就可以了
cyqlightrain 2010-01-23
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[Quote=引用 2 楼 zswang 的回复:]
北京 VS 中国
曹操 VS 魏国
地球 VS 太阳系
楼主的手 VS 楼主

楼主你这个问题就是北京的一路公交车--特二
[/Quote]

同意,这个没得比!
xuyiazl 2010-01-23
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[Quote=引用 14 楼 mrshelly 的回复:]
够用就行.不需要过度包装.

貌似我只使用 jQuery 的 domselector 和 ajax lib
[/Quote]

一样,jquery的其他ui插件 根本没用。只有参考价值,都是自己开发插件的。
itliyi 2010-01-23
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[Quote=引用 2 楼 zswang 的回复:]
北京 VS 中国
曹操 VS 魏国
地球 VS 太阳系
楼主的手 VS 楼主

楼主你这个问题就是北京的一路公交车--特二
[/Quote]up
呼吸先生 2010-01-23
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jQuery只是为了方便我们完成一些功能而已,jQuery的插件比较强大,可以帮助我们快速实现我们想要的东西。。
ouwarmth 2010-01-23
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jQuery 是一个 JavaScript 工具包,其目的是简化 JavaScript 开发工作,如元素选择、DOM 操作、事件处理、AJAX 和动画。其口号是 “写更少代码,做更多工作。
antony1029 2010-01-23
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jquery
cloudgamer 2010-01-23
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一个工具跟一种语言
没什么可比的
王集鹄 2010-01-23
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北京 VS 中国
曹操 VS 魏国
地球 VS 太阳系
楼主的手 VS 楼主

楼主你这个问题就是北京的一路公交车--特二
街头小贩 2010-01-23
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jQuery只是对js的扩展和包装!这好比一把平口螺丝刀跟多功能组合螺丝刀!有可比性么?如果你只需要平口的!哪么用组合的要麻烦!如果当前的组合不是平口你要切换 一下
zhyzdl 2010-01-23
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study
mrshelly 2010-01-23
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够用就行.不需要过度包装.

貌似我只使用 jQuery 的 domselector 和 ajax lib
angusn 2010-01-23
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jQuery 就没有缺点
jquery的DOM操作的支持很好很强大,但在OO方面却没有做任何工作。而且,就jQuery的编码风格也和OO有点格格不入。而其他框架如prototype,MooTools都有比较好的支持。
changshoujun 2010-01-23
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[Quote=引用 5 楼 ouwarmth 的回复:]
jQuery 是一个 JavaScript 工具包,其目的是简化 JavaScript 开发工作,如元素选择、DOM 操作、事件处理、AJAX 和动画。其口号是 “写更少代码,做更多工作。
[/Quote]
Inpool 2010-01-23
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飘过
qq373591361 2010-01-23
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[Quote=引用 2 楼 zswang 的回复:]
北京 VS 中国
曹操 VS 魏国
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楼主的手 VS 楼主

楼主你这个问题就是北京的一路公交车--特二
[/Quote]
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jackleaf 2010-01-23
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各有各的优势,不是一句两句能说清楚。
内容概要:本文围绕基于Basisformer模型的时间序列锂离子电池SOC(State of Charge,荷电状态)预测展开研究,利用PyTorch框架实现深度学习模型的构建与训练。通过将历史充放电数据作为输入,Basisformer能够有效捕捉电池状态的动态变化特征,提升SOC预测精度。文中详细介绍了模型结构设计、数据预处理流程、训练策略及实验结果分析,并与传统方法进行对比,验证了该方法在复杂工况下的优越性与鲁棒性。该研究不仅展示了Basisformer在时序建模中的潜力,也为电池管理系统提供了高精度的状态估计解决方案。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习理论知识,熟悉PyTorch框架,从事电池管理系统、新能源汽车或智能预测方向研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于电动汽车、储能系统等领域的电池SOC高精度实时估算;②为电池健康管理(BMS)提供可靠的状态输入;③推动深度学习在时间序列预测中的实际落地,提升现有预测模型的泛化能力与稳定性; 阅读建议:建议读者结合标题为【锂电池SOC估计】【PyTorch】基于Basisformer时间序列锂离子电池SOC预测研究(python代码实现)的资源,重点研读所提供的Python代码,深入理解数据处理方式与模型网络结构的设计思路,尝试调整超参数以观察对预测性能的影响,从而全面掌握Basisformer在时序建模中的优势、适用边界及工程化实现路径。

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