JavaScript

JavaScript是一门高级的、解释型的编程语言,最初由Brendan Eich于1995年在网景公司开发,旨在为网页添加动态交互功能。作为Web核心技术的三大支柱之一(与HTML和CSS并列),它可直接在浏览器中运行,操纵DOM(文档对象模型)和处理用户事件,实现前端页面的动态效果、表单验证及异步通信(如Ajax)。随着Node.js的出现,JavaScript突破了浏览器的界限,能够用于服务器端开发,实现全栈应用构建。其语法灵活且易上手,支持事件驱动、函数式编程和面向对象范式,拥有动态类型和异步处理机制(如Promise和async/await)。尽管存在一些历史遗留的设计缺陷,但通过ECMAScript标准的持续演进(如ES6及后续版本),引入了模块化、类声明、箭头函数等现代化特性,大幅提升了开发效率和代码质量。如今,凭借React、Vue、Angular等前端框架及npm庞大的生态系统,JavaScript已成为全球最广泛使用的编程语言,覆盖了网页、移动应用、桌面程序(Electron)乃至物联网(IoT)开发,是互联网时代不可或缺的技术基石。
本项目提供四位一体的智能化期货预测解决方案:首先是多品种实时行情监控,支持黄金、白银、原油等10余种期货合约的实时价格、成交量、持仓量数据可视化展示,实现市场动态的全面把握。其次是WOA智能超参数优化,采用鲸鱼优化算法自动搜索LSTM网络的最佳超参数组合,显著提升模型预测精度和训练效率。第三是双算法
560PHP金融
具体功能模块:包含缺陷检测、模型管理、模型训练、数据统计四大核心模块。主要功能描述:缺陷检测支持单张PCB图片上传实时检测、多张图片批量处理,可在原图上可视化标注缺陷位置,同时支持置信度阈值配置以平衡检测精度与召回率;模型管理可加载自定义训练的YOLOv8模型,支持导出ONNX、TorchScrip
670Python人工智能
本项目基于B/S架构构建了一套综合视觉监测系统,主要包含以下具体功能模块:1.作物病害智能检测:利用YOLO11深度学习算法对视频流进行实时推理,精准定位并分类(如早疫病、细菌性斑点)番茄叶片病害,自动统计病害分布数据。2.人员安全与行为监测:基于YOLO-Pose姿态估计技术,通过检测框几何规则(
500Python人工智能
项目包含三大核心模块:一是AI开发环境快速配置模块,提供Windows系统下Python虚拟环境创建、AI依赖包(TensorFlow、PyTorch)一键安装的命令行工具,自动解决依赖版本冲突问题;二是AI算法运行模块,支持机器学习模型(线性回归、随机森林)、深度学习基础模型的训练与推理,可上传数
510PHP机器深度学习
支持教师发起直播教学,直播过程可录制并自动生成回放视频供点播。系统记录学生视频观看进度、完成率、仿真实验次数、考试成绩等(学生观看学习视频的可以提供1.25倍速或者1.5倍速观看)教师可按“专业→产品→课程”三级结构上传、编辑、删除视频/课件/文档;支持拖拽上传、批量操作。课程视频采用HLS或MPE
690JavaScript音视频多媒体
项目产品系统
增加用户引导组件,如功能模块切换、说明区域等。(4)内容管理与数据结构设计设计模板库的数据结构(名称、封面、分类、文件结构说明)。负责作者信息、合作方式、教程页内容的统一展示。(5)部署与性能优化实现网站构建、压缩、打包与上线部署。处理页面加载速度优化、静态资源管理等。
960openCV低代码
Myolotrain开源项目
Myolotrain是一个可视化管理yolo视觉模型训练的系统,为计算机视觉任务提供了直观的图形界面。该平台集成了在线标注、数据集管理、模型管理、训练管理和目标检测功能,支持windows、linux、docker等多种部署方式,使用户能够轻松地训练和部署YOLOv8模型,支持CPU和GPU,使用t
2971Flask人工智能
项目特色:1.自适应检索策略:根据本地文档数量自动选择本地检索或Elasticsearch检索,支持运行时强制切换。2.多版本演进:从基础命令行版本延展到多个WebUI版本(简洁版、增强版、图像增强版、ESRAG版本等),满足不同部署和交互需求。3.混合检索与网络补充:优先使用本地知识库,缺失时可通
2670Python人工智能
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