散~~分,一张图告诉你,CSS开发你还差得远!

自由人2008 2014-09-26 04:16:37


回复:都会哪些就行了!
...全文
2015 28 打赏 收藏 转发到动态 举报
写回复
用AI写文章
28 条回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
missMeyo 2014-11-28
  • 打赏
  • 举报
回复
表示只会Jquery。
自由人2008 2014-11-27
  • 打赏
  • 举报
回复
java的确要会的框架太多了。CSS也是有很多优化框架,要高效开发,框架还真是必须的,还有一些预处理,大部分人都不会,也得学习。
少主无翼 2014-11-26
  • 打赏
  • 举报
回复
表示做JavaWeb的,CSS只是很小的一部分,哈哈,Java各种框架玩不死你
猿人林克 2014-11-23
  • 打赏
  • 举报
回复
不要把这么多第三方框架都写进去,这类框架只需玩转一个就ok,而且你连国内最常用的框架都没写全。 还有布局那里,未免也太概括了,还是说只是列举了几个。。 总的来说只要基础ok,能够优化,搞定跨浏览器跨域,其他绝大部分的东西都与技术无关了。
「已注销」 2014-11-19
  • 打赏
  • 举报
回复
不敢说会- 只能说会一点点-
healer_kx 2014-10-30
  • 打赏
  • 举报
回复
这是搞笑了。。。 CSS明明是个前端的技术,怎么扯出了一个Node.js,如果你说后端也是不可或缺的,但是又没有提到PHP和JavaEE。。。 虽然哥以前是个写C++的,好歹也会dojo,弄过ExtJS,现在还在学习一下AnglarJS。都没提啊。。。
okkk 2014-10-29
  • 打赏
  • 举报
回复
新技术很多,高效就行。
ayong95 2014-10-29
  • 打赏
  • 举报
回复
zihua2005 2014-10-28
  • 打赏
  • 举报
回复
前台是最通用 可以用在任何web系统 ,可惜我知道的太少
  • 打赏
  • 举报
回复
还好不是做前台的
小在在 2014-10-24
  • 打赏
  • 举报
回复
mark一下吧,没准哪天转前端了
wirror800 2014-10-20
  • 打赏
  • 举报
回复
专业前端必备,不敢说自己不会。。。
luobing261314 2014-10-16
  • 打赏
  • 举报
回复
这是图片吧。
会飞的Pikachu 2014-10-16
  • 打赏
  • 举报
回复
好多不会
wobuzaidanchun 2014-10-16
  • 打赏
  • 举报
回复
表示 只会css基础语法
pricks 2014-10-14
  • 打赏
  • 举报
回复
忘了说,jquery,extjs等js组件库,楼猪没有放上去或者归类,或者楼猪对概念的定义与我不同?
自由人2008 2014-10-13
  • 打赏
  • 举报
回复
大部分人都只会基础语法呀
strSpecial 2014-10-13
  • 打赏
  • 举报
回复
这张思维导图还比较不错,带走了。 上边的东西会的没得几个的
pricks 2014-10-13
  • 打赏
  • 举报
回复
我做java后台开发的,java要学好,一样要看一大群书。 任何一个领域,想成为专家,都得看很多书,做很多实践。
学城 2014-10-09
  • 打赏
  • 举报
回复
只会基础语法、基础布局。差太远
加载更多回复(6)
内容概要:本文围绕《【卫星信号】模拟卫星信号传播研究(Matlab代码实现)》这一技术资源展开,系统介绍了利用Matlab进行卫星信号传播过程建模与仿真的方法。该资源聚焦于构建卫星信号在复杂空间环境中的传播模型,综合考虑自由空间路径损耗、大气吸收、多径效应、多普勒频移、电离层闪烁及噪声干扰等多种物理因素,通过Matlab编程实现信号传输特性的动态仿真与可视化析,帮助研究人员深入掌握卫星通信信道的关键特性与建模流程。; 适合人群:具备Matlab编程能力和通信原理基础知识的高校研究生、科研机构研究人员及从事卫星通信、导航定位、遥感遥测等领域的工程技术人员,特别适用于需要完成相关课题仿真、毕业设计或项目开发的初级与中级科研人员。; 使用场景及目标:①用于教学与课程设计中加深对卫星信号传播机制的理解;②支撑卫星通信系统链路预算、接收机灵敏度析与抗干扰算法设计;③服务于学术论文撰写、科研项目申报中的仿真验证环节,提供可复用的代码框架与建模思路。; 阅读建议:建议读者结合经典通信理论教材同步学习,重点剖析代码中关于信号调制、信道建模、噪声叠加与接收端解调等模块的实现逻辑,动手运行并调整轨道参数、频率、环境条件等变量,观察信号质量变化,从而深化对卫星信道动态行为的认知。
内容概要:本文系统介绍了2024年最新提出的两种智能优化算法——青蒿素优化算法与霜冰优化算法(RIME),并通过Matlab代码实现对二者进行了深入对比研究。文档不仅阐述了两种算法的核心原理与数学模型,还全面展示了其在电力系统优化、新能源调度、路径规划、机器学习参数调优等复杂工程问题中的应用性能差异。文中涵盖了微电网调度、电动汽车充电优化、无人机三维路径规划、风光互补制氢系统调度等多个前沿科研方向的典型案例,并配套提供了完整的Matlab仿真代码与模型资源,便于读者复现高水平学术论文成果并开展创新性研究。; 适合人群:具备一定编程基础,熟练掌握Matlab/Simulink环境,正在从事智能优化算法相关研究的研究生、高校教师及工程技术人员,尤其适用于专注于能源系统优化、智能交通、智能制造、自动化控制等领域的科研工作者。; 使用场景及目标:①深入理解青蒿素算法与RIME算法的基本思想、迭代机制与收敛特性;②通过实际代码复现EI、顶刊级别论文中的优化模型;③在具体科研项目中对比两类算法的寻优能力、稳定性与计算效率,完成算法选型与改进;④拓展新型优化算法在多能互补系统、智能路径规划、布式调度等交叉学科中的创新应用。; 阅读建议:建议读者结合网盘提供的完整代码资源,按照文档中给出的应用实例循序渐进地实践操作,重点关注不同场景下的参数设置策略、算法收敛曲线析与鲁棒性表现,同时关注公众号“荔枝科研社”获取持续的技术支持与更新资料。

25,980

社区成员

发帖
与我相关
我的任务
社区描述
高性能WEB开发
社区管理员
  • 高性能WEB开发社区
加入社区
  • 近7日
  • 近30日
  • 至今
社区公告
暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧