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我也要
tip1 元素绑定
经常会用到局部刷新，如果在局部刷新div中的元素有绑定事件，必须要将js函数一同放到这个div进行刷新才能在下一次生效（pjax和ajax一样的），因为js放在外面不刷新的话，一旦局部刷新完，div中的元素是未经过js绑定的，是新的，而js代码绑定元素的契机是整个页面加载完毕或者页面刷新，局部刷新并不满足这一点，因此刷新后的元素不会触发js绑定。
tip2 div多个类名
在div中可以设置多个类名，然后通过js分别获取类名的值，代码如下：
var class1 = $(this).parent().attr("class").split(" ").[0]
//attr函数获取全部类名字符串，列如one two three，之间用空格分开，split会将这些通过空格分开的单独类名放入数组取得
var class2 = $(this).parent().attr("class").split(" ").[1]
//会得到two【yolov8】与yolov5的区别及改进详解
yolov8-----有点厉害的目标检测框架.
JQuery基础学习
🎄：优快云的小伙伴们大家好，今天跟大家分享一个简介的JavaScript框架——JQuery。如果这篇文章对你有用，麻烦给我点个小赞以示鼓励吧🎄
从Arduino IDE到Atmel Studio：ATmega328P开发的进阶之路
本文探讨了从Arduino IDE转向Atmel Studio进行ATmega328P开发的进阶路径。通过对比两者差异，详细介绍了Atmel Studio的环境配置、寄存器操作思维、烧录方法及高级调试功能，帮助开发者突破Arduino的封装限制，实现对单片机底层硬件的精细控制与性能优化，提升嵌入式开发的专业能力。
前端基础五之jQuery基础
jQuery下载，导入，选择器，事件
保姆级教程：用Jetson Orin Nano和ROS2 Humble搞定PIXhawk 4飞控通信（含配置文件详解）
本文提供了一份详细的Jetson Orin Nano与PIXhawk 4飞控通信配置指南，涵盖硬件连接、ROS2 Humble环境搭建、MAVROS2配置及通信调试全流程。通过实战案例和配置文件详解，帮助开发者快速实现无人机上位机与飞控的稳定通信，适用于无人机开发与自动化控制场景。
【AI编程】Cursor编程工具使用教程：下载、配置、使用、运行Java项目
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Jquery综合案例小练习——巩固jquery基础知识
学习玩jquery的基础知识 做一些小的案例练习巩固一下基础知识的运用 在学了jquery后对比发现jquery的功能十分的强大！ 一、隔行换色 1.1、原生js实现隔行换色 原生js实现隔行换色 首先要获取到表格 在获取到表格中的每一行 通过%2判断是奇数行还是偶数行 再通过控制样式实现背景色的变换 准备一个表格 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title&g.
基于Python的MOOC课程评价爬取与分析系统设计与实现
本文详细介绍了如何使用Python最新技术栈构建一个高效的MOOC课程评价爬取与分析系统。系统采用Scrapy框架结合Selenium实现动态页面抓取，利用PyMySQL进行数据存储，并通过Pandas和Matplotlib实现数据可视化分析。文章从爬虫原理、技术选型、系统设计到代码实现进行全面讲解，为教育工作者改进教学质量提供数据支持。关键词：Python爬虫、MOOC评价分析、Scrapy框架、数据可视化、教学改进。
JQuery基础
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YOLOv8改进策略【卷积层】| ECCV-2024 小波卷积WTConv 增大感受野，降低参数量计算量，独家创新助力涨点
本文记录的是利用模块优化的目标检测网络模型。的目的是在不出现过参数化的情况下有效地增加卷积的感受野，从而解决了在感受野扩展中的参数膨胀问题。本文将其加入到深度可分离卷积中，有效降低模型参数量和计算量，并二次创新C2f，使模块更好地捕捉低频特征，增强网络性能。Wavelet Convolutions for Large Receptive Fields小波卷积及其改进的实现代码如下： 四、创新模块 4.1 改进点1⭐ 模块改进方法：加入（第五节讲解添加步骤）。添加后如下：模块改进方法：基于的（第五节讲解添加
基于pytorch cnn ResNets卷积网络的模糊图像检测 完整代码数据直接运行
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jQuery基础
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VHDL语法学习笔记：一文掌握VHDL语法
今天给大侠带来FPGA 之 VHDL 语法学习笔记，话不多说，上货。 VHDL语法学习笔记 一、VHDL简介 1.1 VHDL 的历史 VHDL 的 英 文 全 名 是 Very-High-Speed Integrated Circuit Hardware DescriptionLanguage，诞生于 1982 年。 1987 年底，VHDL 被 IEEE 和美国国防部确认为标准硬件描述语言。自 IEEE 公布了 VHDL 的标准版本 IEEE-1076（简称 87 版）...
jQuery入门基础
jQueryjQuery是什么jQuery的安装语法jQuery 语法 jQuery是什么 jQuery是一个JavaScript函数库。 jQuery是一个轻量级的"写的少，做的多"的JavaScript库。 jQuery库包含以下功能： HTML 元素选取 HTML 元素操作 CSS 操作 HTML 事件函数 JavaScript 特效和动画 HTML DOM 遍历和修改 AJAX Utilities 除此之外，Jquery还提供了大量的插件。 jQuery的安装 所谓安装就是使用script标记引
C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序，可边预览边保存视频，音频和图片
基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择（默认选中第一个）2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频，avi可以录制的分辨率和帧数进行选择，wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照，也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能（酌情使用）这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少，这次做完也不敢藏私共享出来，还望大家指正
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")
jQuery01基础语法
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最近在学习JQuery的东西，比较基础，做个总结笔记 概念 jQuery是一个快速、简洁的JavaScript框架（本质上就是一些js文件，封装了js的原生代码而已）。jQuery倡导写更少的代码，做更多的事情。它封装JavaScript常用的功能代码，提供一种简便的JavaScript设计模式，优 化HTML文档操作、事件处理、动画设计和Ajax交互。 入门 准备工作，下载好jQuery的包，...
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JQuery基础语法
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JavaWeb（JQuery基础、JQuery基础案例）
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重温jQuery基础01
重温jQuery基础01 开发工具与关键技术：VS 、 MVC 撰写时间：2019/6/4 学习后重要的是温故而知新，学习新知识固然重要，但是因为学习新知识之后把之前的知识丢掉，那就是一种得不偿失的后果。基础很重要，基础是为学习新的知识打下的首战，学会巩固基础，那么就是摘取首战胜利的果实。 jQuery的基础课程共分为5个部分，分别是1）、样式篇;Style 2)、事件篇：Event 3）、...
JQuery的基础笔记
一些JQuery基础用法，帮助快速复习
jQuery的基础总结
**本篇只列出零碎的jQuery基础知识点，个人记录自己的学习进度，无序排列，谨慎查看。** 1.jQuery入口函数的四种写法2.jQuery与JS遍历数组的区别3.jQuery符号冲突问题4.jQuery与JS的map遍历方法5.each方法和map方法的区别6.jQuery各种静态方法的使用7.定义并调用静态方法和实例方法 1.jQuery入口函数的四种写法 ...
jQuery小测试系列之jQuery基础知识
日期：2012-4-17 来源：GBin1.com 这是jQuery小测试系列第一部分：基础知识。 来源：jQuery小测试系列之jQuery基础知识
jQuery学习笔记·jQuery基础
jQuery学习笔记·jQuery基础 jQuery目录jQuery学习笔记·jQuery基础jQuery资源jQuery和Js入口函数的区别jQuery入口函数的四种写法jQuery的冲突问题jQuery静态方法和实例方法静态方法创建和调用实例方法创建和调用静态方法each方法js原生函数forEach遍历数组jQuery的each静态方法遍历数组静态方法map方法利用原生JS的map方法遍历利用jQuery的map方法遍历jQuery中的each静态方法和map静态方法的区别jQuery的其他静态方法$
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