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  • 来自专栏HHTjim'S 部落格

    再改外链转换工具

    右边增加zClip的复制功能(没错,就是那No.XX),方便各种懒。 encodeURI(url[i]),afterCopy:function(){$(this).css("color","#777");$(this).text("已复制")}});//AJAX后加载.zclip 方法 } //AJAX输出后马上加载zclip方法,包含在输出列表的for循环里面。 正如上面第4行就是zClip的复制功能代码。 参考:wordpress中ZeroClipboard实现js+flash跨浏览器剪切板复制粘贴 顺手扒下来百度网盘复制功能的zClip flash:http://pan.baidu.com/res/static

    1.2K20编辑于 2022-09-26
  • 来自专栏HHTjim'S 部落格

    wordpress中ZeroClipboard实现js+flash跨浏览器剪切板复制粘贴

    ZeroClipboard以前在google代码的项目404,发现个神似ZeroClipboard的zClip 项目:http://www.steamdev.com/zclip/ 其余项目:可以参考http 本地测试于NGRO主题  弹窗提示 参考:http://www.myext.cn/webkf/27383.html http://keleyi.com/a/bjac/3wjq3xm2.htm zclip DEMO:http://www.steamdev.com/zclip/ ---- 最新的v1.1.1版本  更简单 需要调用JQ库和zclip.min.js: <script type="text/javascript /jquery.min.js"></script> <script type="text/javascript" src="http://file.icycat.com/view/js/jquery.<em>zclip</em>.min.js https://www.hhtjim.com </a> <script type="text/javascript"> $(document).ready(function(){$("#anniu").zclip

    1K20编辑于 2022-09-26
  • 来自专栏远在上海

    使用Zero Clipboard实现JS网页代码复制到剪贴板功能,所有浏览器全兼容

    最终从WordPress顺藤摸瓜,找到了jQuery ZeroClipboard(简称jquery-zclip),顺而找到了无需依赖jQuery的ZeroClipboard。顺利解决了问题。 jQuery Zero官网:已不能访问,请访问Github jQuery Zero Clipboard Github地址:https://github.com/patricklodder/jquery-zclip

    2.2K20发布于 2019-02-26
  • 来自专栏赵俊的Java专栏

    Hexo优化 --- 添加复制功能

    \themes\next\source\lib\zclip\clipboard.min.js 导入 新建文件 custom.js ,目录如下:(相对目录为工程目录) 1 \themes\next\source \themes\next\layout\_custom\custom.swig(相对目录为工程目录) <script type="text/javascript" src="/lib/<em>zclip</em>/clipboard.min.js

    3.7K10发布于 2018-06-04
  • 来自专栏菩提树下的杨过

    跨浏览器的剪贴板访问解决方案

    Flash和Silverlight都内置了剪贴板的访问接口,zClip就是利用flash来解决这一问题的免费项目: http://www.steamdev.com/zclip/ 其原理是在目标元素上叠加一个透明的

    2.4K90发布于 2018-01-24
  • 每周AI论文速递(250331-250404)

    项目主页:https://sqwu.top/Any2Cap/ ZClip: Adaptive Spike Mitigation for LLM Pre-Training ZClip:面向大语言模型预训练的自适应梯度峰值抑制方法 本文提出 ZClip——一种基于梯度范数时序统计特性的自适应裁剪算法。与现有被动策略不同,ZClip 无需预设梯度范数的量级或时序演变规律,即可主动适应训练动态。 代码已开源:https://github.com/bluorion-com/ZClip

    55610编辑于 2025-04-08
  • 来自专栏机器之心

    扩散模型「读脑术」,自动化所MindDiffuser清晰重建人脑视觉画面

    在特征解码阶段,本文使用 L2 正则化的线性回归模型自动挑选体素来拟合三种特征:语义特征 c,细节特征 z,结构特征 zCLIP,为了验证提出的模型在神经科学上的可解释性,本文将 fMRI 每个体素在预测不同特征时的权重投影到展开的大脑皮层上

    43920编辑于 2023-09-08
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