jQuery DragTable 技术文档
2024-12-23 07:54:54作者:晏闻田Solitary
1. 安装指南
在开始使用 jQuery DragTable 前,您需要确保已经具备了以下依赖项:
- jQuery
- jQuery UI(包括 Core、Widget、Mouse 和 Sortable 组件)
您可以从官方网站下载这些库,或者使用CDN链接将它们包含在您的页面中。
以下是一个基本的安装步骤:
- 下载或通过CDN链接引入 jQuery 库。
- 下载或通过CDN链接引入 jQuery UI 库。
- 确保在 HTML 文档中,jQuery UI 库的引用位于 jQuery 库引用之后。
- 下载 jQuery DragTable 插件。
- 在您的 HTML 文档中引用 jQuery DragTable 插件。
<!-- 引入 jQuery -->
<script src="path/to/jquery.js"></script>
<!-- 引入 jQuery UI -->
<script src="path/to/jquery-ui.js"></script>
<!-- 引入 jQuery DragTable 插件 -->
<script src="path/to/jquery.dragtable.js"></script>
确保在引用 jQuery 和 jQuery UI 库之后引用 jQuery DragTable 插件。
2. 项目的使用说明
要使用 jQuery DragTable 插件,您需要对一个表格进行初始化。以下是一个简单的例子:
$(document).ready(function() {
$("#yourTableId").dragtable();
});
这里 #yourTableId 是您希望应用拖动排序功能的表格的 ID。
3. 项目API使用文档
目前,jQuery DragTable 插件支持以下初始化选项:
accept:一个选择器,用于指定哪些列可以拖动。axis:限制拖动的方向,可以是 'x' 或 'y'。containment:限制拖动区域的选择器。
以下是一个初始化插件并设置一些选项的例子:
$(document).ready(function() {
$("#yourTableId").dragtable({
accept: 'tr',
axis: 'y',
containment: 'parent'
});
});
此外,以下是插件提供的一些方法和事件:
destroy():销毁插件实例。option(key, [value]):获取或设置插件选项。('dragtablecreate'):当创建拖动表时触发。('dragstart'):当开始拖动列时触发。('drag'):当拖动列时触发。('dragstop'):当停止拖动列时触发。
4. 项目安装方式
除了手动下载和引用 jQuery DragTable 插件外,您还可以使用 npm 或 Yarn 这样的包管理工具进行安装。
使用 npm 的安装命令如下:
npm install jquery-dragtable
使用 Yarn 的安装命令如下:
yarn add jquery-dragtable
安装完成后,您可以在项目中通过 require 或 import 语句引用 jQuery DragTable 插件。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
311
2.72 K
deepin linux kernel
C
24
7
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
638
242
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
851
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
469
Ascend Extension for PyTorch
Python
148
175
暂无简介
Dart
604
135
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
226
81
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
363
2.99 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
236
310