jquery轮播图

本文介绍了一种使用HTML、CSS及JavaScript实现的轮播图效果,通过设置图片的透明度变化来达到平滑过渡的目的,并利用定时器实现图片的自动循环播放。


<!DOCTYPE html>

<html>
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title></title>
</head>
<style>
ul{
list-style: none;
}
body{
margin: 0;padding: 0;
}
#box{
margin: 100px auto;
position:relative;
}
li{
position: absolute;
opacity: 0;
transition: 1s;
}
li:first-child{
opacity: 1;
}
</style>
<script>
var li=document.getElementsByTagName("li");
var index=0;
function aa(){
index++;
if(index==li.length){
index=0;
}

for (var i=0;i<li.length;i++) {
li[i].style.opacity=0;
}
li[index].style.opacity=1;
}
setInterval("aa()",3000);
</script>
<body>
<div id="box">
<ul>
<li><img src="../day02/img/rr_03.gif"></li>
<li><img src="../day02/img/rr_06.jpg"></li>
<li><img src="../day02/img/rr_08.gif"></li>
<li><img src="../day02/img/rr_10.gif"></li>
</ul>
</div>
</body>
</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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