jQuery Practice

博客提及了JavaScript常用的方法,但未详细展开。JavaScript是前端开发重要语言,其常用方法在前端开发中应用广泛。

1. 常用的方法:

var ExplorerUtil = {
    getExplorer: function(){
        var explorer = window.navigator.userAgent;
            console.log(explorer);
            //ie
            if (explorer.indexOf("Trident") >= 0) {
                return 'IE';
            }
            //firefox
            else if (explorer.indexOf("Firefox") >= 0) {
                return 'Firefox';
            }
            //Chrome
            else if(explorer.indexOf("Chrome") >= 0){
                return 'Chrome';
            }
            //Opera
            else if(explorer.indexOf("Opera") >= 0){
                return 'Opera';
            }
            //Safari
            else if(explorer.indexOf("Safari") >= 0){
                return 'Safari';
            }
    },
    isIE: function(){
        return 'IE' == this.getExplorer();
    }
};

var DateUtil = {
    format: function(date) {
        var y = date.getFullYear();
        var m = date.getMonth()+1;
        var d = date.getDate();

        return y+'-'+(m<10?('0'+m):m)+'-'+(d<10?('0'+d):d);
    },
    parse: function(s) {
        if (!s) return new Date();

        var ss = (s.split('-'));
        var y = parseInt(ss[0],10);
        var m = parseInt(ss[1],10);
        var d = parseInt(ss[2],10);
        if (!isNaN(y) && !isNaN(m) && !isNaN(d)){
            return new Date(y,m-1,d);
        } else {
            return new Date();
        }
    }
}

var StringUtil = {
    // Join string for GET request
    objToString: function(data, isPrefix) {
        var prefix = isPrefix ? '?' : '',
            result = [];

        var nulls = ['', undefined, null];
        for (var key in data) {
          var value = data[key];

          if (!ExplorerUtil.isIE() ? nulls.includes(value) : nulls.indexOf(value) > -1) {
            continue;
          }

          if (value.constructor === Array) {
            value.forEach(function(val, key){
              result.push(encodeURIComponent(key) + '[]=' + encodeURIComponent(val));
            });
          } else {
            result.push(encodeURIComponent(key) + '=' + encodeURIComponent(value))
          }
        }

        return result.length ? prefix + result.join('&') : '';
    }
}

var NumberUtil = {
    parseToInt: function(s){
        return ExplorerUtil.isIE() ? Number(s) : Number.parseInt(s);
    },
    parseToFloat: function(s){
        return ExplorerUtil.isIE() ? Number(s) : Number.parseFloat(s);
    }
}

 

训练数据保存为deep_convnet_params.pkl,UI使用wxPython编写。卷积神经网络(CNN)是一种专门针对图像、视频等结构化数据设计的深度学习模型,在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域有广泛应用。其核心设计理念源于对生物视觉系统的模拟,主要特点包括局部感知、权重共享、多层级抽象以及空间不变性。 **1. 局部感知与卷积操作** 卷积层是CNN的基本构建块,使用一组可学习的滤波器对输入图像进行扫描。每个滤波器在图像上滑动,以局部区域内的像素值与滤波器权重进行逐元素乘法后求和,生成输出值。这一过程能够捕获图像中的边缘、纹理等局部特征。 **2. 权重共享** 同一滤波器在整个输入图像上保持相同的权重。这显著减少了模型参数数量,增强了泛化能力,并体现了对图像平移不变性的内在假设。 **3. 池化操作** 池化层通常紧随卷积层之后,用于降低数据维度并引入空间不变性。常见方法有最大池化和平均池化,它们可以减少模型对微小位置变化的敏感度,同时保留重要特征。 **4. 多层级抽象** CNN通常包含多个卷积和池化层堆叠在一起。随着网络深度增加,每一层逐渐提取更复杂、更抽象的特征,从底层识别边缘、角点,到高层识别整个对象或场景,使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示。 **5. 激活函数与正则化** CNN中使用非线性激活函数来引入非线性表达能力。为防止过拟合,常采用正则化技术,如L2正则化和Dropout,以增强模型的泛化性能。 **6. 应用场景** CNN在诸多领域展现出强大应用价值,包括图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别、图像生成、医学影像分析以及自然语言处理等任务。 **7. 发展与演变** CNN的概念起源于20世纪80年代,其影响力在硬件加速和大规模数据集出现后真正显现。经典模型如LeNet-5用于手写数字识别,而AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等现代架构推动了CNN技术的快速发展。如今,CNN已成为深度学习图像处理领域的基石,并持续创新。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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