- L1正则和L2正则
wangke
等高线与路径HOML(Hands-OnMachineLearning)上对L1_norm和L2_norm的解释:左上图是L1_norm.背景是损失函数的等高线(圆形),前景是L1_penalty的等高线(菱形),这两个组成了最终的目标函数.在梯度下降的过程中,对于损失函数的梯度为白色点轨迹,对于L1_penalty函数的梯度为黄色点轨迹.可以看出,黄色的点更容易取值为0.因此在考虑两个损失的权衡时
- 关于sklearn中回归的实现
王金松
SGDRegressor既可以做岭回归,也可以做Lasso回归,也可以做ElasticNetSGDRegressor(penalty=‘l2’,max_iter=1000)penalty:l1:LassoRegressionl2:BrigeRegressionalpha:l2正则的参数l1-ratio:l1正则参数
- sklearn逻辑回归(Logistic Regression)多分类问题
Yvesx
sklearn逻辑回归python机器学习深度学习
文章目录步骤建立模型预处理训练测试+评价模型多次划分训练集、测试集训练结果步骤建立模型classsklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty='l2',*,dual=False,tol=0.0001,C=1.0,fit_intercept=True,intercept_scaling=1,class_weight=None,random_state
- Penalty shootout-Challenge it
Madelines
Theultimatepenaltyshootouthasalreadybegun,andwinningthisfinalvictoryisamust!Inthegame,theplayersuccessfullyinterceptsthefootballbyjudgingthedirectionofthefootballshooting,untiltheendofthetime,aslongas
- Child Penalty
板栗Keira
最近经济学人的一篇文章中提供了一个概念—ChildPenalty【孩刑】—从社会整体性而言,生孩子会显著降低女性的收入而且是终生收入,这种现象还会从母亲到女儿延续下去。我现在就在,孩刑中……就近了说,这个双十二自己什么都没买,全部是宝宝的消费。确实,我的消费被降级了。工作半停滞状态,基本没有在赚钱的。关于这点我最近开始对自己有些责备,带好孩子的同时不能再多赚点钱吗?何况还有帮手一起带娃。往远了看,
- LogisticRegression - 参数说明
魏鹏飞
LogisticRegression,一共有14个参数:逻辑回归参数详细说明参数说明如下:penalty:惩罚项,str类型,可选参数为l1和l2,默认为l2。用于指定惩罚项中使用的规范。newton-cg、sag和lbfgs求解算法只支持L2规范。L1G规范假设的是模型的参数满足拉普拉斯分布,L2假设的模型参数满足高斯分布,所谓的范式就是加上对参数的约束,使得模型更不会过拟合(overfit),
- sklearn中常用的分类算法汇总及svm分类模型
ZhangX銮
sklearn
转载!转载!转载!非原创,此博客仅用于学习。sklearn中常用的分类算法(模块名–函数名–算法名):(1)linear_modelLogisticRegression逻辑回归>>>fromsklearn.linear_modelimportLogisticRegression>>>clf_l1_LR=LogisticRegression(C=C,penalty='l1',tol=0.01)>>>
- 摩登家庭第一季第一集笔记
DigiHacker
生词outfit衣服的另一种叫法,cloth是衣物的统称,dress是指衣服的类别,象dresscode就是说正装,休闲装的区别。outfit则更偏向你穿衣的品味banister楼梯栏杆,就是那年冬天你舔的那个东西bedsidetab床头柜。tab应该是table的简化,本来就象键盘上的tab键制表符,标签的意思,不知道老外懒的省掉后面的了penalty罚球也有惩罚的意思,比如deathpenal
- 代写Gordon Ross、代做R编程、代写R、代做Statistical Programming代做R语言程序|代写Web开发
guibijian
StatisticalProgrammingAssignment2GordonRossNovember19,2018Submission:Onlyonesubmissionattemptisallowed.Thedeadlineis23:59onMondayDecember3rd.Latesubmissionswillincura15%penalty.Tosubmit,createanRscrip
- 生物信息课程学习 --- 比对,BLAST,马尔可夫
bannerDr
生物信息
NW-全局比对在发现intron的存在后,1981年,S-W被提出来。90‘,97’发表了BLAST,GappedBLAST和PSIBLAST(多序列比对)。生物信息杂志序列比对maximallevelofsimilarity—>functional/evolutionaryrelationship空位罚分penalty=d+(n-1)*e是目前比较合理的罚分模式从全局比对到局部比对Needlem
- 强化学习------PPO算法
韭菜盖饭
强化学习算法强化学习·自然语言处理
目录简介一、PPO原理1、由On-policy转化为Off-policy2、ImportanceSampling(重要性采样)3、off-policy下的梯度公式推导二、PPO算法两种形式1、PPO-Penalty2、PPO-Clip三、PPO算法实战四、参考简介PPO算法之所以被提出,根本原因在于PolicyGradient在处理连续动作空间时Learningrate取值抉择困难。Learnin
- [PyTorch][chapter 57][WGAN-GP 代码实现]
明朝百晓生
pytorch深度学习人工智能
前言:下图为WGAN的效果图:绿色为真实数据的分布:8个高斯分布红色:为随机产生的数据分布,跟真实分布基本一致WGAN-GP:1判别器D:最后一层去掉sigmoid2生成器G和判别器D:loss不取log3损失函数增加了penalty,使用AdamWassersteinGAN1判别器D:最后一层去掉sigmoid2生成器G和判别器D:loss不取log3每次更新判别器的参数之后把它们的绝对值截断到
- Drift plus penalty 漂移加惩罚Part1——介绍和工作原理
小威W
科研李雅普诺夫优化优化队列网络稳定漂移惩罚
文章目录正文Methodology方法论Originsandapplications起源和应用Howitworks它是怎样工作的Thestochasticoptimizationproblem随机优化问题Virtualqueues虚拟队列Thedrift-plus-penaltyexpression漂移加惩罚表达式Drift-plus-penaltyalgorithmApproximatesche
- leetcode 2483. Minimum Penalty for a Shop(商店的最少代价)
蓝羽飞鸟
leetcode算法leetcode
字符串customers只包含’Y’和’N’两种字母,表示i时刻商店是否有客人来。如果商店在i时刻处于开门状态,'Y’的代价是0,'N’的代价是1.(开门了却没有客人就算损失)。反之,在i时刻处于关门状态,'N’的代价是0,'Y’的代价是1.(关门却有客人来也是损失)。如果商店在j时刻关门,那么从j时刻到最后都是关门状态。问在哪个时刻关门代价最小。思路:方法一:先计算一直在关门状态(0时刻关门)的
- 机器人中的数值优化(十四)——罚函数法(Penalty Method)、障碍函数法(Barrier Method)、拉格朗日松弛法(Lagrangian Relaxation)
慕羽★
数值优化方法罚函数法障碍函数法拉格朗日松弛法最优化方法数值优化机器学习运动规划
本系列文章主要是我在学习《数值优化》过程中的一些笔记和相关思考,主要的学习资料是深蓝学院的课程《机器人中的数值优化》和高立编著的《数值最优化方法》等,本系列文章篇数较多,不定期更新,上半部分介绍无约束优化,下半部分介绍带约束的优化,中间会穿插一些路径规划方面的应用实例 本篇文章主要介绍使用使用序列无约束优化处理约束优化的3种方法:罚函数法(PenaltyMethod)、障碍函数法(Barri
- 五个独特且有趣的ChatGPT指令
胖头鱼不吃鱼-
ai人工智能chatgpt
今天分享5个很实用的指令,这几个指令很多时候对我们输出内容的连贯性、文章风格、创意性等方面有着决定性的作用。目录第一个:Maxtokens(最大令牌)第二个:Top_p(控制采样)第三个:Presence_penalty(阻止调整)第四个:Frequency_penalty(短语效应)第五个:Temperature(文风的温度)第一个:Maxtokens(最大令牌)Maxtokens决定了生成文本
- 机器学习(二)逻辑回归
J_Anson
机器学习python人工智能逻辑回归
LogisticRegression虽然被称为回归,但其实际上是分类模型,并常用于二分类。Logistic回归的本质是:假设数据服从这个分布,然后使用极大似然估计做参数的估计。逻辑回归API介绍sklearn.linear_model.LogisticRegression(solver-'liblinear',penalty='12',C=1.0)solver可选参数:('liblinear','
- 已解决:stability_selection模块报错got an unexpected keyword argument ‘normalize‘等问题
Tony Einstein
安装教程bug解决和配置建议pythongitsklearnstabilityselection
1.stability_selection模块问题(1)多余参数gotanunexpectedkeywordargument‘normalize‘gotanunexpectedkeywordargument‘penalty’(2)导库问题(3)函数不收敛/数据标准化问题(4)项目自带的示例跑不通问题2.stability_selection模块问题解决【问题已解决并pullrequests,已支持
- 代写Python编程、Python Simulation and Design of BiofuelProduction 代做、代写Python设计
zh24141
Due&date:&5pm,&Friday&of&Week13&.Late&Penalty:&Late&submissions&will&be&penalised&at&the&rate&of&10%&per&day(including&weekends).&The&penalty&applies&to&the&maximum&available&mark.&Forexample,&if&you&
- ChapGpt中api接口中各参数的详解
贫僧法号止尘
A:ChapGPTAPI接口中的参数包括:prompt:输入一段文本,ChatGPT将以此为基础进行回答;length:控制ChatGPT生成文本的长度;temperature:控制ChatGPT生成文本的创造性;top_p:控制ChatGPT生成文本的置信度;repetition_penalty:控制ChatGPT生成文本中重复的内容;stop_token:设置ChatGPT生成文本的终止符。
- openai的API用法
微剑
scriptpython
importopenaiopenai.api_key="OPENAI_API_KEY"response=openai.Completion.create(model="模型的名称",prompt="询问的内容",temperature=0,max_tokens=100,top_p=1,frequency_penalty=0.0,presence_penalty=0.0,stop=["停止的命令字符
- PHP编写聊天演示DEMO接口Chat GPT获取API Keys
赵一舟
phpChatGPT微信
登录https://beta。openai。com/account/api-keys点击create获取apiKey$sModel,'prompt'=>str_replace('"','',$prompt),'temperature'=>$dTemperature,'max_tokens'=>$iMaxTokens,'top_p'=>$top_p,'frequency_penalty'=>$fre
- [2] 样本不均衡问题及其解决办法
猿上加猿
机器学习人工智能深度学习
5损失函数在机器学习中,可以通过修改模型中的“class_weight”参数,从而调节不均衡样本的惩罚权重。5.1LogisticRegression(逻辑回归模型)代码:lr_l2=LogisticRegression(penalty="l1",#正则化,防止过拟合,包括l1和l2C=0.5,#正则化强度,C值越大,惩罚越重,正则化的效力越强solver="liblinear",#优化算法选择参
- sklearn专题五:逻辑回归
Colorfully_lu
sklearn逻辑回归机器学习
目录1概述1.1名为“回归”的分类器1.2为什么需要逻辑回归2linear_model.LogisticRegression2.1二元逻辑回归的损失函数2.1.1损失函数的概念与解惑2.2重要参数penalty&C2.2.1正则化2.2.2逻辑回归中的特征工程2.3梯度下降:重要参数max_iter2.3.1梯度下降求解逻辑回归2.3.2梯度下降的概念与解惑2.4二元回归与多元回归:重要参数sol
- SVM模型
月岛雫-
机器学习支持向量机机器学习python
Python中提供了有关线性可分SVM或近似线性可分SVM的实现功能,只需要导入sklearn模块,并调用svm子模块中的LinearSVC类即可LinearSVC(penalty='l2',loss='squared_hinge',dual=True,tol=0.0001,C=1.0,multi_class='ovr',fit_intercept=True,intercept_scaling=1
- 逻辑回归sklearn实现
kity_8322
LogisticRegressionclasssklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty='l2',dual=False,tol=0.0001,C=1.0,fit_intercept=True,intercept_scaling=1,class_weight=None,random_state=None,solver='liblinear',ma
- 深度学习笔记(十四)—— 超参数优化[Hyperparameter Optimization]
zeeq_
CS231n课程笔记算法深度学习人工智能python
这是深度学习笔记第十四篇,完整的笔记目录可以点击这里查看。 训练神经网络会涉及到许多超参数设置。神经网络中最常见的超参数包括:theinitiallearningratelearningratedecayschedule(suchasthedecayconstant)regularizationstrength(L2penalty,dropoutstrength) 但正除此之外,还有许
- python交叉验证分类_交叉验证分类
weixin_39695701
python交叉验证分类
我使用以下分类代码得到结果:folds=5#numberoffoldsforthecv#LogisticRegression--clf=linear_model.LogisticRegression(penalty='l1')kf=KFold(len(clas),n_folds=folds)fold=1cms=np.array([[0,0],[0,0]])accs=[]aucs=[]fortrai
- PyTorch - GAN与WGAN及其实战
Bro_Jun
深度学习神经网络生成对抗网络pytorch
目录GAN基本结构训练对于生成器对于判别器训练流程训练理论minmax公式WherewillDconverge,givenfixedGWherewillGconverge,afteroptimalDGAN的实现导入包以及设置参数变量GeneratorDiscriminatordata_generator训练过程结果分析WGANGAN的缺点WGAN原理WGAN的实现gradient_penalty训
- Pytorch与权重衰减(L2范数)
phac123
Pytorch人工智能pytorchpython机器学习
理论l(w1,w2,b)=1n∑i=1n12(x1(i)w1+x2(i)+b−y(i))2l(w_1,w_2,b)=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n\frac{1}{2}(x_1^{(i)}w_1+x_2^{(i)}+b-y^{(i)})^2l(w1,w2,b)=n1∑i=1n21(x1(i)w1+x2(i)+b−y(i))2带有penalty如下:l(w1,w2,b)+λ2n∣∣∣
- TOMCAT在POST方法提交参数丢失问题
357029540
javatomcatjsp
摘自http://my.oschina.net/luckyi/blog/213209
昨天在解决一个BUG时发现一个奇怪的问题,一个AJAX提交数据在之前都是木有问题的,突然提交出错影响其他处理流程。
检查时发现页面处理数据较多,起初以为是提交顺序不正确修改后发现不是由此问题引起。于是删除掉一部分数据进行提交,较少数据能够提交成功。
恢复较多数据后跟踪提交FORM DATA ,发现数
- 在MyEclipse中增加JSP模板 删除-2008-08-18
ljy325
jspxmlMyEclipse
在D:\Program Files\MyEclipse 6.0\myeclipse\eclipse\plugins\com.genuitec.eclipse.wizards_6.0.1.zmyeclipse601200710\templates\jsp 目录下找到Jsp.vtl,复制一份,重命名为jsp2.vtl,然后把里面的内容修改为自己想要的格式,保存。
然后在 D:\Progr
- JavaScript常用验证脚本总结
eksliang
JavaScriptjavaScript表单验证
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098985
下面这些验证脚本,是我在这几年开发中的总结,今天把他放出来,也算是一种分享吧,现在在我的项目中也在用!包括日期验证、比较,非空验证、身份证验证、数值验证、Email验证、电话验证等等...!
&nb
- 微软BI(4)
18289753290
微软BI SSIS
1)
Q:查看ssis里面某个控件输出的结果:
A MessageBox.Show(Dts.Variables["v_lastTimestamp"].Value.ToString());
这是我们在包里面定义的变量
2):在关联目的端表的时候如果是一对多的关系,一定要选择唯一的那个键作为关联字段。
3)
Q:ssis里面如果将多个数据源的数据插入目的端一
- 定时对大数据量的表进行分表对数据备份
酷的飞上天空
大数据量
工作中遇到数据库中一个表的数据量比较大,属于日志表。正常情况下是不会有查询操作的,但如果不进行分表数据太多,执行一条简单sql语句要等好几分钟。。
分表工具:linux的shell + mysql自身提供的管理命令
原理:使用一个和原表数据结构一样的表,替换原表。
linux shell内容如下:
=======================开始 
- 本质的描述与因材施教
永夜-极光
感想随笔
不管碰到什么事,我都下意识的想去探索本质,找寻一个最形象的描述方式。
我坚信,世界上对一件事物的描述和解释,肯定有一种最形象,最贴近本质,最容易让人理解
&
- 很迷茫。。。
随便小屋
随笔
小弟我今年研一,也是从事的咱们现在最流行的专业(计算机)。本科三流学校,为了能有个更好的跳板,进入了考研大军,非常有幸能进入研究生的行业(具体学校就不说了,怕把学校的名誉给损了)。
先说一下自身的条件,本科专业软件工程。主要学习就是软件开发,几乎和计算机没有什么区别。因为学校本身三流,也就是让老师带着学生学点东西,然后让学生毕业就行了。对专业性的东西了解的非常浅。就那学的语言来说
- 23种设计模式的意图和适用范围
aijuans
设计模式
Factory Method 意图 定义一个用于创建对象的接口,让子类决定实例化哪一个类。Factory Method 使一个类的实例化延迟到其子类。 适用性 当一个类不知道它所必须创建的对象的类的时候。 当一个类希望由它的子类来指定它所创建的对象的时候。 当类将创建对象的职责委托给多个帮助子类中的某一个,并且你希望将哪一个帮助子类是代理者这一信息局部化的时候。
Abstr
- Java中的synchronized和volatile
aoyouzi
javavolatilesynchronized
说到Java的线程同步问题肯定要说到两个关键字synchronized和volatile。说到这两个关键字,又要说道JVM的内存模型。JVM里内存分为main memory和working memory。 Main memory是所有线程共享的,working memory则是线程的工作内存,它保存有部分main memory变量的拷贝,对这些变量的更新直接发生在working memo
- js数组的操作和this关键字
百合不是茶
js数组操作this关键字
js数组的操作;
一:数组的创建:
1、数组的创建
var array = new Array(); //创建一个数组
var array = new Array([size]); //创建一个数组并指定长度,注意不是上限,是长度
var arrayObj = new Array([element0[, element1[, ...[, elementN]]]
- 别人的阿里面试感悟
bijian1013
面试分享工作感悟阿里面试
原文如下:http://greemranqq.iteye.com/blog/2007170
一直做企业系统,虽然也自己一直学习技术,但是感觉还是有所欠缺,准备花几个月的时间,把互联网的东西,以及一些基础更加的深入透析,结果这次比较意外,有点突然,下面分享一下感受吧!
&nb
- 淘宝的测试框架Itest
Bill_chen
springmaven框架单元测试JUnit
Itest测试框架是TaoBao测试部门开发的一套单元测试框架,以Junit4为核心,
集合DbUnit、Unitils等主流测试框架,应该算是比较好用的了。
近期项目中用了下,有关itest的具体使用如下:
1.在Maven中引入itest框架:
<dependency>
<groupId>com.taobao.test</groupId&g
- 【Java多线程二】多路条件解决生产者消费者问题
bit1129
java多线程
package com.tom;
import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;
import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom;
import java.util.concurrent.locks.Condition;
import java.util.concurrent.loc
- 汉字转拼音pinyin4j
白糖_
pinyin4j
以前在项目中遇到汉字转拼音的情况,于是在网上找到了pinyin4j这个工具包,非常有用,别的不说了,直接下代码:
import java.util.HashSet;
import java.util.Set;
import net.sourceforge.pinyin4j.PinyinHelper;
import net.sourceforge.pinyin
- org.hibernate.TransactionException: JDBC begin failed解决方案
bozch
ssh数据库异常DBCP
org.hibernate.TransactionException: JDBC begin failed: at org.hibernate.transaction.JDBCTransaction.begin(JDBCTransaction.java:68) at org.hibernate.impl.SessionImp
- java-并查集(Disjoint-set)-将多个集合合并成没有交集的集合
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashMap;
import java.util.HashSet;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.ut
- Java PrintWriter打印乱码
chenbowen00
java
一个小程序读写文件,发现PrintWriter输出后文件存在乱码,解决办法主要统一输入输出流编码格式。
读文件:
BufferedReader
从字符输入流中读取文本,缓冲各个字符,从而提供字符、数组和行的高效读取。
可以指定缓冲区的大小,或者可使用默认的大小。大多数情况下,默认值就足够大了。
通常,Reader 所作的每个读取请求都会导致对基础字符或字节流进行相应的读取请求。因
- [天气与气候]极端气候环境
comsci
环境
如果空间环境出现异变...外星文明并未出现,而只是用某种气象武器对地球的气候系统进行攻击,并挑唆地球国家间的战争,经过一段时间的准备...最大限度的削弱地球文明的整体力量,然后再进行入侵......
那么地球上的国家应该做什么样的防备工作呢?
&n
- oracle order by与union一起使用的用法
daizj
UNIONoracleorder by
当使用union操作时,排序语句必须放在最后面才正确,如下:
只能在union的最后一个子查询中使用order by,而这个order by是针对整个unioning后的结果集的。So:
如果unoin的几个子查询列名不同,如
Sql代码
select supplier_id, supplier_name
from suppliers
UNI
- zeus持久层读写分离单元测试
deng520159
单元测试
本文是zeus读写分离单元测试,距离分库分表,只有一步了.上代码:
1.ZeusMasterSlaveTest.java
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Assert;
import org.j
- Yii 截取字符串(UTF-8) 使用组件
dcj3sjt126com
yii
1.将Helper.php放进protected\components文件夹下。
2.调用方法:
Helper::truncate_utf8_string($content,20,false); //不显示省略号 Helper::truncate_utf8_string($content,20); //显示省略号
&n
- 安装memcache及php扩展
dcj3sjt126com
PHP
安装memcache tar zxvf memcache-2.2.5.tgz cd memcache-2.2.5/ /usr/local/php/bin/phpize (?) ./configure --with-php-confi
- JsonObject 处理日期
feifeilinlin521
javajsonJsonOjbectJsonArrayJSONException
写这边文章的初衷就是遇到了json在转换日期格式出现了异常 net.sf.json.JSONException: java.lang.reflect.InvocationTargetException 原因是当你用Map接收数据库返回了java.sql.Date 日期的数据进行json转换出的问题话不多说 直接上代码
&n
- Ehcache(06)——监听器
234390216
监听器listenerehcache
监听器
Ehcache中监听器有两种,监听CacheManager的CacheManagerEventListener和监听Cache的CacheEventListener。在Ehcache中,Listener是通过对应的监听器工厂来生产和发生作用的。下面我们将来介绍一下这两种类型的监听器。
- activiti 自带设计器中chrome 34版本不能打开bug的解决
jackyrong
Activiti
在acitivti modeler中,如果是chrome 34,则不能打开该设计器,其他浏览器可以,
经证实为bug,参考
http://forums.activiti.org/content/activiti-modeler-doesnt-work-chrome-v34
修改为,找到
oryx.debug.js
在最头部增加
if (!Document.
- 微信收货地址共享接口-终极解决
laotu5i0
微信开发
最近要接入微信的收货地址共享接口,总是不成功,折腾了好几天,实在没办法网上搜到的帖子也是骂声一片。我把我碰到并解决问题的过程分享出来,希望能给微信的接口文档起到一个辅助作用,让后面进来的开发者能快速的接入,而不需要像我们一样苦逼的浪费好几天,甚至一周的青春。各种羞辱、谩骂的话就不说了,本人还算文明。
如果你能搜到本贴,说明你已经碰到了各种 ed
- 关于人才
netkiller.github.com
工作面试招聘netkiller人才
关于人才
每个月我都会接到许多猎头的电话,有些猎头比较专业,但绝大多数在我看来与猎头二字还是有很大差距的。 与猎头接触多了,自然也了解了他们的工作,包括操作手法,总体上国内的猎头行业还处在初级阶段。
总结就是“盲目推荐,以量取胜”。
目前现状
许多从事人力资源工作的人,根本不懂得怎么找人才。处在人才找不到企业,企业找不到人才的尴尬处境。
企业招聘,通常是需要用人的部门提出招聘条件,由人
- 搭建 CentOS 6 服务器 - 目录
rensanning
centos
(1) 安装CentOS
ISO(desktop/minimal)、Cloud(AWS/阿里云)、Virtualization(VMWare、VirtualBox)
详细内容
(2) Linux常用命令
cd、ls、rm、chmod......
详细内容
(3) 初始环境设置
用户管理、网络设置、安全设置......
详细内容
(4) 常驻服务Daemon
- 【求助】mongoDB无法更新主键
toknowme
mongodb
Query query = new Query(); query.addCriteria(new Criteria("_id").is(o.getId())); &n
- jquery 页面滚动到底部自动加载插件集合
xp9802
jquery
很多社交网站都使用无限滚动的翻页技术来提高用户体验,当你页面滑到列表底部时候无需点击就自动加载更多的内容。下面为你推荐 10 个 jQuery 的无限滚动的插件:
1. jQuery ScrollPagination
jQuery ScrollPagination plugin 是一个 jQuery 实现的支持无限滚动加载数据的插件。
2. jQuery Screw
S