Jquery 网页右侧快速回复表单,无刷新提交

本文介绍了一种实现网页右侧快速反馈表单的方法,该表单能够在不刷新页面的情况下提交用户反馈。通过使用HTML、CSS及jQuery技术,设计了一个包含颜色指示与提交按钮的表单,提供了一个流畅的用户体验。

这个主要看这个弹出效果就好

http://www.corange.cn//uploadfiles/1103-3_90859.jpg


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<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" />
<title>网页右侧快速回复表单,无刷新提交</title>

<link rel="stylesheet" type="text/css" href="styles.css" />

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<body>

<h1>网页右侧快速回复表单,无刷新提交</h1>

<div id="feedback">

<!-- Five color spans, floated to the left of each other -->

<span class="color color-1"></span>
<span class="color color-2"></span>
<span class="color color-3"></span>
<span class="color color-4"></span>
<span class="color color-5"></span>

<div class="section">

<!-- The arrow span is floated to the right -->
<h6><span class="arrow up"></span>Feedback</h6>

<p class="message">Please include your contact information if you'd like to receive a reply.</p>

<textarea></textarea>

<a class="submit" href="">Submit</a>
</div>
</div>


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<script src="script.js"></script>
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</html>
打包http://www.corange.cn//uploadfiles/quickform_61506.rar

原文地址:http://www.corange.cn/archives/2010/11/3721.html

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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