jquery 动态延迟载入图片一例,适用于图片较多的网站

Web 开发 > JavaScript [问题点数:20分,结帖人sutter]
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本版专家分:61
结帖率 100%
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本版专家分:61
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本版专家分:45846
勋章
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红花 2010年9月 Web 开发大版内专家分月排行榜第一
2010年8月 Web 开发大版内专家分月排行榜第一
2010年7月 Web 开发大版内专家分月排行榜第一
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蓝花 2010年10月 Web 开发大版内专家分月排行榜第三
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本版专家分:61
sutter

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图片较多时要提高网页加载速度

1、图片加载图片src先赋值为一张默认图片,当用户滚动滚动条到可视区域图片的时候,再去加载后续真正的图片 如果用户只对第图片感兴趣,那...倘若次ajax请求10张图片的地址,次性把10张图片加载...

jQuery中find&filter、live&bind对比介绍及图片加载

. find()和filter()方法区别: 测试1 测试2 var $find = $("div").find(".rain"); alert( $find.html() ); //测试1 var $filter = $("div").filter(".rain"); alert( $filter.html() ); //测试2find()会在...

“懒”的妙用——浅析图片加载技术

(点击上方公众号,可快速关注)作者:火头军人 - 朱思逸http://mp.weixin.qq.com/s/JYglEGYN9tnGpDg7ARPx7w1、定义图片加载...

前端面试题

前端面试题汇总 、HTML和CSS 21 你做的页面在哪些流览器测试过?这些浏览器的内核分别是什么?...div+css的布局table布局有什么优点? 22 img的alt与title有何异同? strong与em的异同? 22 你能...

JAVA上百实例源码以及开源项目源代码

Java数组倒置 简单 Java图片加水印,支持旋转和透明度设置 摘要:Java源码,文件操作,图片水印 util实现Java图片水印添加功能,有添加图片水印和文字水印,可以设置水印位置,透明度、设置对线段锯齿状边缘处理、水印...

jQuery笔记

1. 简介jQuery个JavaScript库,它通过封装原生的JavaScript函数得到整套定义好的方法。优点: 操作起来非常方便 浏览器的兼容性很好 有大量基于jQuery的插件 1.1. 代码风格在jQuery中,不管是页面元素的选择...

jQuery

jQuery作为JavaScript封装的类库,目的就是为了简化开发者使用JavaScript变得更加方便,最好处就是简化了DOM操作,处理了兼容性 优势: 1.让开发者像css那样访问和操作dom 2.修改css 3.简化JavaScript代码操作 ...

jquery怎么接受django后端返回的个数据_Django提速手册:为Django应用提速

我在开发一些Django应用的过程中,学到了很速度优化的知识。对于这些优化的过程(无论是前端或后端),都没有详细的文献记录它们。...无数的研究表明,更快的加载时间与更好的网站转化率、更高的...

javascript array添加图片_史上最全的web前端面试题汇总及答案JavaScript之二(二)...

作者:樱桃小丸子儿链接:https://www.jianshu.com/p/abadcc84e2a4JavaScriptJS的基本数据类型number,string,boolean,object,undefinedJavaScript中如何检测个变量是个String类型?请写出函数实现function(obj) ...

百度 JQuery简介

jQuery  编辑 JQuery是继prototype之后又个优秀的Javascript库。它是轻量级的js库 ,它兼容CSS3,还兼容各种浏览器(IE 6.0+, FF1.5+, Safari 2.0+, Opera 9.0+),jQuery2.0及后续版本将不再支持...

web资源优化之图片加载的时机

图片资源是WEB项目中很重要的组成部分,也是交互设计中个很重要的体现,往往一张图能胜过千言万语,所谓“图胜白言”就是这个道理。然后大量的图片也会给服务器带来很大的压力,据统计:图片内容已经占到了...

jquery ready vue_JQuery、Vue等考点

. 写出下面程序的运行结果for(var i=0; i < 5; i++){setTimeout(function() {console.log(i)}, 1000)}结果:1秒后下子打印出5个5。当循环完成时才会轮到setTimeout异步执行其回调函数function,此时i已经变成...

jQuery3.2.1 源码 解读

参考文章:http://www.cnblogs.com/coco1s/p/5261646.html http://schifred.iteye.com/blog/2317239 ...http://www.cnblogs.com/losesea/p/4415676.htmljquery 整体框架: . JS中

jquery

Jquery是继 prototype之后又个优秀的 Javascript库。它是轻量级的js库 ,它兼容 CSS3,还兼容各种 浏览器(IE 6.0+, FF 1.5+, Safari 2.0+, Opera 9.0+),jQuery2.0及后续版本将不再支持IE6/7/8浏览器。jQuery使...

《Web前端设计与开发-HTML+CSS+JavaScript+HTML5+jQuery》读书笔记

还是先找份工作重要吧。我想,我并不赞同《瓦尔登湖》中讲的那样,倘若只有自己,谁不愿意过那样的生活呢。打工去买车票是个正常人,而行走去旅行那么异类的事,爸爸妈妈怎么办哎?好困哎,我要休息啦!!! ...

jQuery前端面试题

innerHTML可以重绘页面的部分 DOM操作——怎样添加、移除、移动、复制、创建和查找节点? (1)创建新节点 createDocumentFragment() //创建个DOM片段 createElement() //创建个具体的元素

jQuery-简介与基本使用

jQuery-简介与基本使用

JAVA上百实例源码以及开源项目

 Tcp服务端与客户端的JAVA实例源代码,个简单的Java TCP服务器端程序,别外还有个客户端的程序,两者互相配合可以开发出超的网络程序,这是最基础的部分。 递归遍历矩阵 1个目标文件,简单! 多人聊天室 3...

jquery 链式编程/多库共存/制作jquery插件

delay() 方法对队列中的下项的执行设置延迟。 语法: $(selector).delay(speed,queueName) 链式编程 通常情况下,只有设置操作才能把链式编程延续下去。因为获取操作的时候,会返回获取到的相应的值,无法返回...

Jquery美元符(document)ready和windowonload的区别

[原文跳转]jquery $...Jquery中$(document).ready()的作用类似传统JavaScript中的window.onload方法,不过与window.onload方法还是有区别的。 1.执行时间        &nb...

前端资源预加载并展示进度条

我们经常会看到,一些站点在首次进入的时候会先显示个进度条,等资源加载完毕后再呈现页面,大概像这样:    然后整个页面的操作就会非常流畅,因为之后没必要再等待加载资源了。尤其是在移动端,或者是页游中...

jquery中$(document).ready()和onload用法区别详解介绍

页面加载完成有两种事件,是ready,表示文档结构已经加载完成(不包含图片等非文字媒体文件),二是onload,指示页 面包含图片等文件在内的所有元素都加载完成。(可以说:ready 在onload 前加载!!!)一般样式...

jquery 毫秒转换成日期_亿级数据库毫秒级查询?看完这篇,海量数据赋能你也行...

而在数据规模快速膨胀的同时,企业对数据处理平台的软硬件基础设施也提出了更高的要求,并在这领域催生了很高水平的前沿技术变革。在这样的趋势下,由俄罗斯 Yandex 开发的款名为 Clickhouse 的数据...

jquery、 $(document).ready() 与window.onload的区别

Jquery中$(document).ready()的作用类似传统JavaScript中的window.onload方法,不过与window.onload方法还是有区别的。 1.执行时间 window.onload必须等到页面内包括图片的所有元素加载完毕后才能执行。 $...

jquery li ul 伪分页_JQuery、Vue等考点

. 写出下面程序的运行结果for(var i=0; i < 5; i++){ setTimeout(function() { console.log(i) }, 1000) } 结果:1秒后下子打印出5个5。当循环完成时才会轮到setTimeout异步执行其回调函数function,此时i...

微信dat文件解析工具.zip

使用java编写的,可以将电脑端微信的dat加密文件转换为png、jpg等图片资源,方便直接查看微信聊天记录文件。

个人简历模板

优质简历模板,目前最前全的模板收藏,需要换工作的小伙伴们可以试试

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

微信小程序源码-合集6.rar

微信小程序源码,包含:图片展示、外卖点餐、小工具类、小游戏类、演绎博览、新闻资讯、医疗保健、艺术生活等源码。

C#高性能大容量SOCKET并发完成端口例子(有C#客户端)完整实例源码

例子主要包括SocketAsyncEventArgs通讯封装、服务端实现日志查看、SCOKET列表、上传、下载、远程文件流、吞吐量协议,用于测试SocketAsyncEventArgs的性能和压力,最大连接数支持65535个长连接,最高命令交互速度达到250MB/S(使用的是127.0.0.1的方式,相当于千兆网卡1Gb=125MB/S两倍的吞吐量)。服务端用C#编写,并使用log4net作为日志模块; 同时支持65536个连接,网络吞吐量可以达到400M。

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