jQCloud 技术文档
2024-12-24 00:21:06作者:龚格成
1. 安装指南
jQCloud 是一个基于 jQuery 的插件,用于生成美观且纯 HTML + CSS 的词云和标签云。以下是安装 jQCloud 的步骤:
- 确保项目中已引入 jQuery。
- 下载 jQCloud 文件。将 jqcloud-1.0.4.js(或其压缩版 jqcloud-1.0.4.min.js)和 jqcloud.css 放置在项目中的某个位置,并在 HTML 代码中引入它们。
对于使用 Ruby on Rails 的用户,可以使用 jqcloud-rails gem。
2. 使用说明
使用 jQCloud 非常简单。首先,选择一个容器元素,并使用 jQuery 调用 jQCloud(wordsArray) 方法。
以下是一个详细的示例:
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>jQCloud 示例</title>
<link rel="stylesheet" type="text/css" href="jqcloud.css" />
<script type="text/javascript" src="http://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/1.4.4/jquery.min.js"></script>
<script type="text/javascript" src="jqcloud-1.0.4.js"></script>
<script type="text/javascript">
$(function() {
var word_array = [
{text: "Lorem", weight: 15},
{text: "Ipsum", weight: 9, link: "http://jquery.com/"},
{text: "Dolor", weight: 6, html: {title: "我可以有 HTML 属性"}},
{text: "Sit", weight: 7},
{text: "Amet", weight: 5}
// ...你可以添加更多单词
];
$("#example").jQCloud(word_array);
});
</script>
</head>
<body>
<div id="example" style="width: 550px; height: 350px;"></div>
</body>
</html>
请注意,容器元素在调用 jQCloud 方法时必须可见且具有非零尺寸。
3. 项目 API 使用文档
以下是 jQCloud 的 API 文档。
单词选项
每个单词对象需要指定以下必填属性:
- text (字符串):单词文本。
- weight (数字):表示单词相对重要性的数字(如出现次数等)。值的范围是任意的,它们将被线性映射到 1 到 10 的离散刻度。
此外,还可以为每个单词指定以下可选选项:
- html (对象):指定要设置在单词上的 HTML 属性的对象(例如:
{class: "customclass", title: "一个标题"})。可以设置任何属性,除了 "id",因为 jQCloud 会设置它。 - link (字符串或对象):如果指定,单词将被包装在 HTML 链接 (
<a>标签) 中。如果link是字符串,它应是被链接的 URL,并用作链接的href属性。如果link是对象,可以指定<a>标签的 HTML 属性,如{href: "http://myurl.com", title: "一个链接"}。 - afterWordRender (函数):单词渲染完成后调用的函数。在函数中,
this指向包含单词的<span>元素。 - handlers (对象):指定要绑定到单词的事件处理器的对象(例如:
{click: function() { alert("它起作用了!"); } })。
云选项
jQCloud 接受一个包含整个云配置的对象作为第二个参数:
$("#example").jQCloud(word_list, {
width: 300,
height: 200
});
所有云范围的配置都是可选的,可用的完整选项列表如下:
- width (数字):词云容器元素的宽度。默认为原始宽度。
- height (数字):词云容器元素的高度。默认为原始高度。
- center (对象):词云中心的 x 和 y 坐标,相对于容器元素(例如:
{x: 300, y: 150})。默认为容器元素的中心。 - afterCloudRender (函数):整个云渲染完成后调用的回调函数。
- delayedMode (布尔值):如果为 true,单词将一个接一个地渲染,每个单词之间有微小延迟。这可以防止在渲染大量单词时浏览器冻结。如果为 false,云将一次性渲染。默认为 true,如果单词数量超过 50。
- shape (字符串):云的形状。默认为椭圆形,但可以设置为
"rectangular"以绘制矩形形状的云。 - removeOverflowing (布尔值):如果为 true,会移除溢出容器的单词。默认为 true。
4. 项目安装方式
对于不同的项目环境,jQCloud 提供了多种安装方式:
- 直接下载 jQCloud 文件,并将其放置在项目目录中。
- 使用 CDN 链接在 HTML 中直接引入 jQCloud。
- 对于 Ruby on Rails 项目,可以使用 jqcloud-rails gem。
确保按照项目的需求选择合适的安装方式。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
最新内容推荐
STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 网页设计期末大作业资源包 - 一站式解决方案助力高效完成项目 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
暂无简介
Dart
671
155
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++
660
308
Ascend Extension for PyTorch
Python
220
236
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
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
392
3.83 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322