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JS特殊効果

jQueryの効果

Web サイトでよく使用されるエフェクトプラグインライブラリ

Webサイトでよく使われるエフェクトプラグインライブラリを呼び出すだけで、JSコードを書かずに要素の属性を通じてエフェクトを呼び出すことができます。

ダウンロード中プレビュー

Web サイト上でよく使われるエフェクトプラグインライブラリを簡単に呼び出すことができ、JS コードを記述することなく要素属性を通じてエフェクトを呼び出すことができます

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Vue 開発でよく使用される推奨ツールとプラグイン

02 Nov 2023

Vue.js は人気のあるフロントエンドフレームワークで、シンプルで使いやすく、効率的であるため、大多数の開発者に愛され、使用されています。 Vue 開発では、一般的に使用されるツールやプラグインを利用することで、開発効率と品質を大幅に向上させることができます。この記事では、Vue 開発でよく使用されるいくつかのツールとプラグインを推奨します。 VueDevtoolsVueDevtools は、Vue.js アプリケーションのデバッグとパフォーマンスの最適化のための強力なブラウザプラグインです。直感的な操作性を提供します。

JScookie でよく使用される 3 つのデフォルト関数 (ライブラリ)

23 Jul 2017

JScookie<!DOCTYPE HTML><html><head><meta charset="utf-8"><title>Untitled Document</title><script>function setCookie(name, value, iDay) // iDay の有効期限は何日になります {

Beego でよく使用されるツールとプラグインの紹介

22 Jun 2023

Beego は Go 言語に基づいて開発された軽量の Web フレームワークで、RESTfulAPI と MVC パターンをサポートします。開発者が効率的で安全で信頼性の高い Web アプリケーションを迅速に構築できるようにする多数のツールとプラグインを提供します。この記事では、一般的に使用される Beego ツールとプラグインをいくつか紹介します。 1. ORM ツール ORM (Object-RelationalMapping) ツールは、データベースのテーブルをオブジェクトに自動的にマッピングする技術であり、データベースの操作やクエリを簡素化できます。

pandas ライブラリでよく使用される関数の適用効率を向上させるヒント

24 Jan 2024

Pandas ライブラリは、Python でのデータ処理と分析のための重要なツールの 1 つです。データを処理するための豊富な機能と方法が提供されますが、大規模なデータセットを操作する場合は、いくつかの効率的なアプリケーションテクニックにも注意を払う必要があります。この記事では、一般的な関数の効率的な応用テクニックをいくつか紹介し、具体的なコード例を示します。データのロードと保存データのロードと保存は、データ分析の最初のステップです。 Pandas は、CSV、Excel、SQL などのさまざまな形式でデータを読み取り、保存するためのさまざまな関数を提供します。

ウェブストームでよく使用されるプラグインの共有

17 Nov 2020

ウェブストーム: この記事では、一般的に使用されているウェブストームプラグインをいくつか紹介し、皆様のお役に立てれば幸いです。

Python でよく使用されるライブラリの紹介

30 Mar 2017

IPython + ptpython、完璧なエクスペリエンス。最初に pip をインストールし、次に ptipython を使用します。 1. IPython は、IDE のような自動補完機能を提供します。コマンドラインに pyipython と入力すると、この時点で、これら 2 つの機能が組み合わされるため、非常に強力になります。仮想環境 + 仮想環境ラップ

機械学習で最もよく使用される 9 つの Python ライブラリ

22 Jan 2024

機械学習は、コンピューターがさまざまなデータから自動的に学習できるようにするプログラミング手法です。以前は、開発者は機械学習タスクを実行するアルゴリズムを手動で記述する必要がありました。さまざまな Python ライブラリを使用して、機械学習タスクをより効率的に完了できるようになりました。このテクノロジーの発展により、機械学習はより一般的になり、実装が容易になりました。機械学習で使用される Python ライブラリ NumpyNumPy は、大規模な多次元配列と行列を処理するために特別に設計された強力な Python ライブラリです。機械学習の基本的な計算に非常に適した高度な数学関数の豊富なセットを提供します。これらには、線形代数、フーリエ変換、乱数関数などが含まれます。対応するコード importnumpyasnpx=np.array(