dojo引起的ie6“无法打开”的问题的解决

本文描述了在Internet Explorer 6中使用Dojo遇到的兼容性问题及解决方案。问题表现为页面加载时出现错误,通过移除HTML中的base标签解决了此问题。

很高兴在网友trace那看到如下的解决

一直觉得dojo是个好东西,也一直是在firefox里面用dojo,前天,把含有dojo调用的页面在ie6里面打开,结果,它弹出个error:Internet Explorer无法打开Internet站点,具体信息没有显示。猴急+无奈……

        经过…………(省去惊心动魄的捉虫历程),终于找到原因:

 
  1. <html>  
  2.   <head>  
  3.     <base href="<%=basePath%>">  


base标签就是罪魁祸首,删掉它就一切OK了。具体原因,可能是dojo对namespace的实现和模拟的import机制,与base标签的功能有冲突

 

//当然如果用IE7的话是没有问题的,ie7解决了很多浏览器的冲突问题,但就是不怎么好用,没ie6习惯。。。

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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