索引导航-第三版-pyhui

本文涵盖Linux操作、Python编程、数据库管理、前端技术如CSS与JavaScript,以及Git版本控制等多方面内容,适合各阶段IT技术人员阅读。

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第二版

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使用xshell连接linux教程安装树形查看工具-tree

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博客圆形头象的制作css选择器

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javascript

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字典形态对象与数组形态对象流程控制-循环-三元运算符函数基础

自定义对象-数组态-字典态

bom-浏览器对象模型dom-文档对象模型

取值操作-样式操作事件

演练-二级联动下拉框

数据转换

阻止默认事件发生

内置对象:Math-JSON-Date正则对象

dom

document 文档

object 对象

model 模型

jquery

jquery选择器与筛选器

jquery对向与dom对向

筛选器父子兄弟等

样式增删

样式修改-位置的方法-标签的宽高数据

文档操作-标签取值-输入控件取值与赋值

演练-表单验证,待同学解决

文档处理

属性操作

练习-添加列表的一行信息

演练-删除当前行,取消

事件绑定

页面加载-显示与隐藏-遍历

自定义通用方法

标签对象存数据-好用的data方法

ajax请求

jquery-表格的增删编辑演练-有一个小bug的
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练习:

jquery控制模态框的显示与隐藏

jquery-学生列表增删编辑,纯前端操作 - pyhui的python全栈技术博客 - 优快云博客
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jquery-获取表格最后一行的序号 - pyhui的python全栈技术博客 - 优快云博客
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del

表格的模态框新增与点击删除功能

python算法与经验

数据筛选

列表包字典的排序

列表包字典的去重

git

基本介绍与使用

安装

git安装-centos版

git-windows安装

使用

git-版本的创建与版本的切换操作

待添加

linux
html
bootstrapt

老版本

博客索引-pyhui-第二版 - pyhui的python全栈技术博客 - 优快云博客
https://blog.youkuaiyun.com/ifubing/article/details/92798630

补clearInterval

今日目标,完成git的安装与配置

linux版本与windows版本

。。。

表单的验证,提交表单的时候,验证一下,如用户输入的是空,那么阻止表单的提交

1,阻止默认行 ,事件的方法

2,return false

js

jquery

对比笔记

深入学习二叉树(一) 二叉树基础 - 简书
https://www.jianshu.com/p/bf73c8d50dc2

python操作excel表

https://blog.youkuaiyun.com/csdnnews/article/details/80878945

Centos7搭建Git及安装使用-Linux运维日志
https://www.centos.bz/2018/03/centos7%E6%90%AD%E5%BB%BAgit%E5%8F%8A%E5%AE%89%E8%A3%85%E4%BD%BF%E7%94%A8/

windows的 git安装,从云端同步代码_【快资讯】
http://www.360kuai.com/pc/9818e53b89249bcc3?cota=4&kuai_so=1&sign=360_57c3bbd1&refer_scene=so_1

Windows上Git安装(图解教程)
http://www.sohu.com/a/216806443_100078571

备课队列

css-bootstrap的安装与使用 - pyhui的python全栈技术博客 - 优快云博客
https://blog.youkuaiyun.com/ifubing/article/details/100018994

centos-安装python3-pip3 - pyhui的python全栈技术博客 - 优快云博客
https://blog.youkuaiyun.com/ifubing/article/details/100020617

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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