呕吐呕吐

    doc.on('mouseover', handleOver, null, {buffer:150});

 

    var el = Ext.get(name+'-link');
        var tid = 0, menu, doc = Ext.getDoc();

    var handleOver = function(e, t){
               
            if(t != el.dom && t != menu.dom && !e.within(el) && !e.within(menu)){
                hideMenu();
            }

        };

在handerOver 中遍历e 的属性的时候找到了 widthin 的函数体

function (E,F){

 var D = this[F?"getRelatedTarget":"getTarget"]();

return D&& Ext.fly(E).contents(D);

}

 原来 函数可以这样调用 this["getTarget"](); 

 在 handOver 中测试 alert(e["getTarget"]());果然 能调用。

另外 :

within 函数 里用到了ext.fly 那么var handleOver = function(e, t)中的“事件对象e“就不是浏览器中的那个“原生态事件对象”

 不知道是不是看到within 这个函数潜意识了产生恐惧了。还去查看函数体,还去看e到底是个什么对象,其实本来早就猜测是个 事件对象。还是不够自信,其实在10秒钟的时间内就应该完全看透这个函数。看到within的意思就应该立即猜测。

 

mozilla下的e.target   相当于   ie下的event.srcElement,

但细节上有区别,后者是返回一个html   element

而e.target返回的是个节点 

 

e.target.id = t.id =”bd“

 

 ,又看错一个字母。。。b 看成 ”h“


分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
### 坐标注意力机制介绍 坐标注意力机制(Coordinate Attention, CA)是一种新颖的注意力模型,旨在改进传统注意力机制对于空间方向敏感度不足的问题。该机制能够有效地区分图像的空间维度(宽度W和高度H),从而生成具有坐标的注意图[^2]。 #### 关键特性 - **坐标信息嵌入**:CA引入了一种特殊的方式将像素的位置信息融入特征表示中。这一过程不仅增强了模型对输入数据几何结构的理解能力,而且有助于更好地捕捉不同区域之间的关联性[^1]。 - **高效计算复杂度**:相较于其他复杂的自适应模块,如SE或CBAM,CA可以在较低的成本下达到甚至超越这些先进方法的效果,在资源受限环境下尤为适用[^3]。 - **增强长程依赖建模**:通过分别考虑水平和垂直两个方向上的相互作用,CA能更加精准地描述远距离元素间的联系,这对于诸如目标检测、实例分割等需要精细定位的任务尤为重要[^4]。 ```python import torch.nn as nn class CoordAtt(nn.Module): def __init__(self, inp, oup, reduction=32): super(CoordAtt, self).__init__() self.pool_h = nn.AdaptiveAvgPool2d((None, 1)) self.pool_w = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, None)) mip = max(8, inp // reduction) self.conv1 = nn.Conv2d(inp, mip, kernel_size=1, stride=1, padding=0) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(mip) self.act = h_swish() self.conv_h = nn.Conv2d(mip, oup, kernel_size=1, stride=1, padding=0) self.conv_w = nn.Conv2d(mip, oup, kernel_size=1, stride=1, padding=0) def forward(self, x): identity = x n,c,h,w = x.size() x_h = self.pool_h(x) x_w = self.pool_w(x).permute(0, 1, 3, 2) y = torch.cat([x_h, x_w], dim=2) y = self.conv1(y) y = self.bn1(y) y = self.act(y) x_h, x_w = torch.split(y, [h, w], dim=2) x_w = x_w.permute(0, 1, 3, 2) a_h = self.conv_h(x_h).sigmoid() a_w = self.conv_w(x_w).sigmoid() out = identity * a_w * a_h return out ```
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