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我也要
在IE6中我们可以使用如下的函数来关闭当前窗口而不显示提示对话框，
function CloseWindow()
{
window.opener = "ss";
window.close();
}
可是在IE 7中这样就不行了，可以使用下面这个函数，在IE 6上效果是一样的。
function CloseWindow()
{
top.opener = null;
top.open('', '_self');
window.close();
}
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PLC作为Modbus TCP客户端，Modbus Slave作为服务器
js无提示框，关闭当前窗口
window.opener = null; window.open('','_self'); window.close();
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javaScript关闭浏览器 (不弹出提示框)
一段JavaScript脚本程序，负责关闭窗口，如果网页不是通过脚本程序打开的（window.open()），调用window.close()脚本关闭窗口前，必须先将window.opener对象置为null，否则浏览器（IE7、IE8）会弹出一个确定关闭的对话框。 ＜script language="javaScript"＞function closeWindow() {
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本文详细介绍了使用DCA1000和mmWave Studio 2.0采集AWR1843毫米波雷达数据的全流程指南，包括硬件连接、驱动安装、软件配置及常见报错排查。通过实战经验分享，帮助开发者快速掌握数据采集技巧，优化雷达参数配置，提升数据质量与采集效率。
AUTOSAR从入门到精通-中间件通信DDS（一）
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在IE7中防止关闭窗口的提示消息
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Windows 下运行 openclaw 出现“‘openclaw‘ 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件“的解决方案
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firefox如何让子窗口关闭父窗口
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深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
IEM模型，地表粗糙度模拟
利用微波反演土壤水分时候，利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟
js 中无提示关闭页面
不带任何提示关闭页面关闭自定义提示关闭function custom_close(){if (confirm("您确定要关闭本页吗？")){window.opener=null;window.open(,_self);window.close();}else{}}// 这个脚本是 ie6和ie7 通用的脚本
SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]
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IE7去掉地址栏，window.close()不提示是否关闭
IE6 的邮件可以直接去掉地址栏，但IE7不行，使用window.open，设置location=no，可地址栏依旧可见，只是变成只读而已。在网上搜索了 一下，说微软为了安全，防止钓鱼程序，在安全设置的时候关闭了，脚本可以初始化窗口的功能，需要自己手动启用才有效，方法如下： 工具-->Internet选项-->安全-->Internet-->自定义级别-->...
汉书HE8，好用的汇编代码编写工具
汉书HE8，好用的汇编代码编写工具早期编写汇编代码所用功能强大
ie7 window.close() 不提示
window.opener=null;window.open(,_self);window.close();
偷偷的关闭IE7窗口
在IE7中如果直接在javascript中用window.close()方法关闭浏览器，会弹出一个是否关闭的提示。因为在IE中只有弹出窗口才能在脚本中悄悄的关闭，否则都会看到这个提示窗口。 如果需要悄悄的关闭非弹出窗口，就可以欺骗一下IE，让它认为当前的窗口是个弹出窗口，然后就可以无提示关闭了。 首先定义个函数： 这段代码的重点在window.open函数的调用，__self代表当前窗口，...
window.close()时不弹提示信息
window.close()可以用来关闭当前窗口或者选项卡，不过在关闭前它会弹出个提示“您查看的网页正在试图关闭窗口。是否关闭此窗口？”。 如何才能不弹出这个提示？ 如果你第一次打开这个网页，window.close()就会弹出提示，如果这个网页是由其它的网页window.open()出来的页面，window.close()时，就不会出现提示； <script lan...
JS关闭窗口或JS关闭页面的几种代码
JS关闭窗口或JS关闭页面的几种代码 第一种：JS定时自动关闭窗口 function closewin(){ self.opener=null; self.close(); } function clock(){ i=i-1 document.title="本窗口将在"+i+"秒后自动关闭!"; if(i>0)setTimeout("clock();",1000);
IE7下关闭窗口不弹出提示窗口方法
在IE7 下, 用window.close() 关闭一个窗口, IE7 总是会弹出一个提示, 问是否关闭这个窗口, 烦都烦死了, 可以让它不弹出提示的代码如下: 经试验：IE6下同样没问题。 window.opener=null;//如果后面需要用openner，这一行可以去掉 window.open('','_top'); window.top.close(...
JS刷新窗口，关闭窗口
一、刷新窗口 document.location.href=document.location.href; 二、关闭窗口 1、 不带任何提示关闭窗口 <a href="javascript:window.opener=null;window.open('','_self');window.close();">关闭</a> 2、自定...
js关闭当前页面(窗口)的几种方式总结
1. 不带任何提示关闭窗口的js代码 代码如下: <a href="javascript:window.opener=null;window.open('','_self');window.close();">关闭</a> 2.自定义提示关闭 代码如下: <script language="javascript"> // 这个脚本是 ie6和i...
js SQL
<br />链接服务器Code <br /> <br />use master<br />exec sp_addlinkedserver 'uServername','','SQLOLEDB','Server' <br />exec sp_addlinkedsrvlogin 'uServername', 'false',null, 'userName', 'password'<br /><br />IE7去掉地址栏，window.close()不提示是否关闭<br /><br /
JS关闭当前页面的几种方式.
1. 不带任何提示关闭窗口的js代码 <a href="javascript:window.opener=null;window.open('','_self');window.close();">关闭</a> 2.自定义提示关闭 &l...
在IE7+ 中弹出窗口并关闭本身窗口的脚本（备忘）
window.onload =function(){ window.open("http://www.126.com"); window.opener=null; window.open('','_self',''); window.close(); }
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