推荐一个百度股沟智能提示的实现例子

本文介绍了一个实用的智能提示功能实现方案,该功能可在用户输入字符时自动显示匹配列表。通过使用Ajax技术和缓存等手段,有效提升了用户体验及服务器性能。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

例子

百度、股沟、亚马逊、淘宝,这些著名的网站,搜索文本框都有个很好用的功能,智能提示。也就是当你输入字符后,它会根据输入的字符自动显示一个匹配的信息列表供你选择。

这是个看似简单的功能,但要实现起来却并不容易。首先要用到ajax技术,另外,因为用户每输入一个字符都会与服务器发生一次交互,所以,对服务器的性能也是一个考验,当然,如何通过一些特殊技术比如缓存来提高性能也是需要动动脑子的。

从网上搜到一个实例,在项目中试用了一下,感觉还不错,所以在这里推荐一下,文章地址为:

http://www.cnblogs.com/msconfig/archive/2009/08/21/1551666.html

源代码下载地址为:

http://download.youkuaiyun.com/source/1594919

作者是利用ashx+jquery做的,因为作者封装的好,不用明白也能用。

反正我觉得还不错,不信你试一下就知道了。

内容概要:本文档详细介绍了基于弹性架构搜索(Elastic Architecture Search, EAS)结合Transformer编码器进行多变量时间序列预测的项目实例。项目旨在自动化优化多变量时间序列预测模型结构,提升预测精度与鲁棒性,降低计算资源消耗,实现模型轻量化。通过MATLAB实现,项目采用Transformer编码器的多头自注意力机制,结合EAS的弹性权重共享和分阶段搜索策略,解决了高维多变量时间序列的复杂依赖建模、架构搜索计算资源需求高、模型过拟合、多步预测误差积累、数据异构性与缺失值处理、复杂模型训练收敛等挑战。最终,项目构建了一个高度模块化和可扩展的系统设计,适用于智能制造、能源管理、智慧交通等多个工业场景。 适合人群:具备一定编程基础,对时间序列预测、深度学习及MATLAB有一定了解的研发人员和研究人员。 使用场景及目标:①自动化优化多变量时间序列预测模型结构,提升预测精度与鲁棒性;②降低计算资源消耗,实现模型轻量化;③实现高度模块化与可扩展的系统设计,促进人工智能在工业领域的深度应用;④提供科研与教学的典范案例与工具,探索深度学习架构搜索在时序预测的前沿技术;⑤促进多变量时序数据融合与异质信息处理能力,推动MATLAB深度学习工具箱的应用与扩展。 其他说明:项目不仅聚焦于模型性能提升,更注重计算资源节约和应用落地的可行性。借助弹性架构搜索自动化调参,减少人工经验依赖,加快模型迭代速度,降低开发门槛。结合Transformer编码器的表达能力,显著改善多变量时间序列预测中的长期依赖捕捉和异质数据融合问题,为各类时间序列分析任务提供一种全新的解决方案。项目通过详细的代码实现和注释,帮助用户理解Transformer机制与弹性架构搜索如何协同工作,实现多变量时间序列预测。
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