LayUI中进度条宽度窄以及百分比数字如何放大

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Layui进度条

1、进度条宽度是100%适配于它的父级元素,如上面的进度条是在一个300px的父容器。 <fieldset class="layui-elem-field layui-field-title" style="margin-top: 20px;"> <legend>默认风格的进度条&...

实现可拖动进度条 进度条样式自定义

在工作过程,UI设计了一个可拖动进度条的样式,如下图。当前进度条要么不能可拖动,要么就是样式不适合。 多方查询后,终于自己写了实现。 1、样式定义 ----根据自身需求,自定义样式 <style type="text/css"&...

PHP+Ajax实现上传文件进度条动态显示进度

说个前提:PHP配置文件规定默认上传文件大小限制2M以下,如需上传大文件需同时更改php.ini的upload_max_filesize和max_execution_time以及post_max_size的值。主界面以及Ajax实现:index.html&lt;!DOCTYPE ...

ProgressBar 进度条设置百分比显示

rawable/progressbar 1 &lt;layer-list xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" &gt; 2 3 &lt;item android:id="@android:id/secondaryProgress"......

菜鸟的layui学习总结

菜鸟的layui学习总结说明一、概述(1)layui说明(2)layui引用二、图标(icon)二、按钮(button)三、导航栏(nav)四、选型卡(tab) 说明 更新时间:2020/10/12 02:41,更新到了建造者模式 本文现对layui进行一...

用弹出div方式做一个进度条

用弹出div方式做一个进度条 用老版本方式做的: HTML: Ajax Progress Bar  .black_overlay {  display: none;  position: absolute;  top: 0%;  left: 0%;  width: 100%;  height: 100%; ...

layui:table不使用url使用data传值。layui+websocket后台推送数据实现表格更新。

这样layui,table的url就用不上了,需要使用data动态传值。 请看代码(代码table嵌套了element,单元格插入进度条。如果需要看这两者作何使用的可以看上一篇博文...

layui的页面布局分析

layui的页面布局分析》 开发工具与关键技术:Visual Studio / Layui插件 作者:肖春庆 撰写时间:2019年06月09日 在软件的开发过程,视图页面是给用户的第一印象,那么开发者如何布局页面才能给用户一个好页面呢...

layui 后端人员的学习

文章目录layui1.图标方法1:字符实体方法2:使用样式2. 按钮颜色样式按钮尺寸图标按钮圆角按钮按钮组事件监听3. 导航栏菜单导航栏方向(水平)导航栏方向(垂直)导航栏内容:4. 选项卡默认风格简介风格卡片风格选项卡...

layUI

layUI layui(谐音:类UI) 是一款采用自身模块规范编写的前端 UI 框架,遵循原生 HTML/CSS/JS 的书写与组织形式,门槛极低,拿来即用。 https://www.layui.com/doc/ 将layUI全部路径导入项目(注意项目文件路径) ...

bootstrap,layui,elementui vantui的区别

bootsratp 使用方法 安装bootstrap 下载bootstrap https://v4.bootcss.com/docs/getting-started/download/ 引入css文件和js文件 引入css <link rel="stylesheet" href=...

有渐变色的进度圆环(带有百分比

效果如下: 直接创建 同类名,全选—复制—粘贴 就能完成 文件全代码都有 封装一个view 直接使用 使用例子: 即为效果图 ZPCAshapelGradientView *view = [[ZPCAshapelGradientView alloc] initWithFrame:...

layui初学(页面元素)

文章目录**layui**初学(页面元素)导入layui文件**图标使用**使用字符字体使用样式按钮使用按钮主题按钮尺寸图标按钮圆角按钮按钮组按钮事件监听导航菜单样式水平导航菜单垂直导航菜单(layui-nav-tree)支持徽章和...

JFreeChart中文API

JFreeChart类: void setAntiAlias(boolean flag) 字体模糊边界 ...void setBackgroundImageAlignment(int alignment) 背景图片对齐方式(参数常量在org.jfree.ui.Align类定义) void setBa

Web音乐播放

Web音乐播放 最近做了个音乐播放的功能模块,只要给标签添加一个src读取项目里的音乐文件就能进行播放,如 loop:循环播放; autoplay:打开页面自动播放; controls=“controls” 向用户显示控件,比如播放按钮。...

EASY spa单页面版文档

1.1.导入项目 下载项目后进行解压 使用IDEA、WebStorm、HBuilder等前端开发工具打开 打开index.html点击右上角浏览器图标运行: 注意:必须以http://的形式访问,而... 1.2.项目结构 ...| |-libs // 第三方库,ech.

BOOTSTRAP 全局样式规范及使用

BOOTSTRAP 全局样式规范 特点 1:码整洁 2:风格统一: 3:美观简要 下载 官网;...解压缩 方式: 安装 node 安装 npm 使用命令行工具; npm i bootstrap --save bootstrap 文件目录 css 是 bootstrap 样式库;...

2020-12-29 G003-186-16

课程名称 软件需求分析与建模 班级 18软件工程6班 作业名称 项目报告书 教导教师 董瑞生 工资管理系统项目报告书一.提案计划书1提案背景2提案目的3执行方案4期望效果二.需求萃取分析书1引言1.1立项背景1.2涉众...

分享996个实用的JavaScript特效你要的全在这里

分我就不信没有你想要的。996个好看且实用的JavaScript特效,总有一款适合你,小弟在某付费网站上收集的,虽然不是我的原创但是小弟这996个Js也是花了很多时日!下面是JS的名字,我放了一些图片,所有图片全都放...

记录_20180417

***************@Date("2018-4-17")***************===首次审核===# 首页设计及实现# 首页功能导航# 表单下掉# 表格查询# 表格最小宽度# bootstrap风格zTree# 角色授权多选下拉框跟zTree回写# 新增节点,成功后定位...

常用的前端插件V1

some jquery plugins are used for labelMangerSystem,some things may not be complete,ehhhh...,just leave them to perfection! flatpickr INTRODUCTION 轻量级(6k),功能强大的日期选择器,兼容c...

大前端汇总,EMMET、HTML、XML、CSS、JS、dom4j、JDBC、DButil、 servlet、jsp、EL、JSTl、同步分页、...

第一章 EMMET语法 1. syntax 快捷键介绍 Child : > 相当于创建子标签 nav>ul>li <nav> <ul> <li></li> </ul> </nav> Subling : + ...blockquote

OCJP认证考试复习课

OCJP是甲骨文推出的的国际认证。 本课程由Java总监级讲师专注Java十三年,不但包含OCJP考试全部内容,还特意制作了很有针对性的阶段性项目让学习考取证书的同时获取一定的项目经验。 相关视频 OCJP(Oracle Certified Java Programmer)是Oracle认证的Java程序员的简称,即Sun被Oracle收购之前的SCJP,是Java语言的拥有厂商对全球的Java开发人员进行的 技术水平认证。该认证在国际上获得了IT 公司的普遍认可, 是目前国际上最热门的IT认证之一。

华为机考题库(全)

包括招聘的机考题,及面试过程中会问到的数据结构的相关内容,排序算法全部包括并且有改进算法,一点点改进可以让你表现的与众不同,如果好的话给点评价吧亲

微信小程序源码-合集1.rar

【微信小程序-源码合集】该合集主要整理 包含交友互动、节日祝福、金融行业、旅游行业、论坛系列、美容行业!

敏捷开发V1.0.pptx

敏捷开发PPT 敏捷开发以用户的需求进化为核心,采用迭代、循序渐进的方法进行软件开发。在敏捷开发中,软件项目在构建初期被切分成多个子项目,各个子项目的成果都经过测试,具备可视、可集成和可运行使用的特征。换言之,就是把一个大项目分为多个相互联系,但也可独立运行的小项目,并分别完成,在此过程中软件一直处于可使用状态。

Notepad++ 7.9.1

notepad++是一个免费的、开放源码的文本和源代码编辑器。notepad++是用c++编程语言编写的,它以减少不必要的功能和简化过程而自豪,从而创建了一个轻便高效的文本记事本程序。实际上,这意味着高速和易访问的、用户友好的界面。 notepad++已经存在了将近20年,没有任何迹象表明它的受欢迎程度会下降。记事本绝对证明了你不需要投资在昂贵的软件来编写代码从舒适的自己的家。自己尝试一下,你就会明白为什么Notepad能坚持这么久。

Claymore-Dual-Miner:下载以太坊矿工(2020年更新)-源码

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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)。

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