end value has mixed support, consider using flex-end instead

最新推荐文章于 2024-11-20 09:19:08 发布
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本文介绍了一个关于Flex布局的问题，即“endvaluehasmixedsupport”错误，并提供了修改建议，即将“end”改为“flex-end”，以确保布局正确显示。

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问题翻译

原文：end value has mixed support, consider using flex-end instead
翻译：end 具有混合支持，请考虑改用flex end

问题分析

在这里插入图片描述
1.发现问题在App.vue里
2.发现问题在77行，需将end改为flex-end

最终呈现

在这里插入图片描述

【房价预测】基于matlab遗传算法优化BP神经网络GA-BP房价预测【含Matlab源码 592期】
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03-21 3542
遗传算法优化BP神经网络GA-BP房价预测 完整代码和数据，数据可直接替换，适合小白！可提供运行操作视频！
目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于卷积神经网络的 车辆目标检测及跟踪方法研究（续）
qq_36130719的博客
09-07 299
选取第三章 提出的YOLOv5-NAM车辆目标检测模型作为车辆目标检测器，融合JDE多目标跟 踪算法的先进思想，在车辆目标检测器的Prediction Head中嵌入车辆目标外观特征 提取网络，将车辆目标检测网络和车辆目标外观特征提取网络进行联合训练，在保证 算法实时性的基础上，进一步提升了多目标车辆跟踪算法的跟踪准确度。然而，仅仅对单张图片进行车 辆目标检测很难产生实际的应用价值，通常将车辆目标检测作为其它技术应用的先 验步骤，如车辆跟踪、停车位识别和车牌识别等，本章重点研究多目标车辆跟踪技术。
小波变换与神经网络的结合
10-25
由于小波变换具有良好的时频局部化特性和变焦特性,而神经网络具有自学习、自适应性、强鲁棒 性和推广能力,所以,如何把小波变换和神经网络结合起来,一直是人们关注的问题。本文就给出了答案。pdf文件
十一、机器学习进阶知识：小波神经网络（WNN）的实现（Python，附源码及数据集）
weixin_42051846的博客
02-20 1万+
本文对小波神经网络（WNN）的理论基础及建模步骤进行介绍，之后使用Python实现基于WNN的数据预测，通俗易懂，适合新手学习，附源码及实验数据集。
小波神经网络：结合小波变换与神经网络的力量（附Pytorch代码实现）
图灵的猫的博客
11-12 2227
在人工智能和机器学习的领域中，小波神经网络（WNN）是一种结合了小波变换的多分辨率分析能力和神经网络的学习能力的混合模型。这种网络不仅能够捕捉数据的局部特征，还能够通过学习过程来逼近复杂的函数和模式。本文将深入探讨小波神经网络的工作原理、特点以及实现方法。
【电缆故障诊断 首发】基于小波包结合卷积神经网络DWT-CNN实现电缆故障诊断算法研究附matlab代码 超强来袭
matlab_dingdang的博客
04-09 1975
被一个学生恶心到了，做完算法跑路，诚信问题，啥人都有，晒晒头像。电缆故障诊断是电力系统安全稳定运行的重要保障。小波包变换（DWT）和卷积神经网络（CNN）在故障特征提取和故障分类方面具有良好的效果。本文提出了一种基于 DWT-CNN 的电缆故障诊断算法，该算法将 DWT 用于故障特征提取，CNN 用于故障分类。实验结果表明，该算法具有较高的故障诊断精度和鲁棒性，为电缆故障诊断提供了一种有效的方法。引言电缆是电力系统中重要的传输元件，其故障会导致电力供应中断，造成严重的经济损失和安全隐患。
小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测
qq_45856698的博客
11-15 2194
利用小波神经网络实现短时交通流量预测。
神经网络 深度神经网络,主流的神经网络的框架
ynca67269的博客
08-20 2831
图：从具体特征到抽象特征逐级深入的多级神经网络6，RNN和神经图灵机如果时间序列数据里的模式也包含复杂的多层级结构，这里和我之前说的复杂系统往往由于反馈导致复杂的时间依赖是一致的，那么要挖掘这种系统里的模式，我们通常的工具就是超级前卫的循环神经网络RNN，这种工具对处理高维具有复杂反馈的系统有神效，因为它本身就是一个高维具有复杂时间反馈的动力学系统。然后要学会梳理自身学习情况，以课本为基础，结合自己做的笔记、试卷、掌握的薄弱环节、存在的问题等，合理的分配时间，有针对性、具体的去一点一点的去攻克、落实。
典型的多层神经网络模型,神经网络多传感器融合
wenangou的博客
10-07 3292
两者间不具有明显的关系，前者是一类需要解决的问题，即将处于不同层次或相同层次的传感器信息进行全局性或局部性的融合。（加权平均就是一种最简单的融合）。 神经网络（NN）是人工智能算法中的一种方法，其可以用于解决诸如多传感器信息融合这样的一类问题，其应用领域多种多样。 总而言之，两者间非必须的一种组合，但是两者相结合也是一种处理问题的方法。 RBF(radial basis functions)径向基网络也只是神经网络的一种类型，其是前馈型网络的一种。谷歌人工智能写作项目：小发猫近20 年来，人们提出了多种信息
多模态大模型：技术原理与实战 在LLM时代，对软件研发的更多思考————从软件 1.0 迈向软件 2.0 时代
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06-29 1460
软件1.0 vs 软件2.0 - **软件1.0**：传统的软件开发方法，通过人工编写明确的**程序逻辑和规则**来实现功能。 - **软件2.0**：利用AI和机器学习技术，通过**训练模型来"学习"如何执行任务，而不是显式编程**。在这种范式下，软件的行为更多地**由数据和学习算法决定，而不是固定的规则。**
小波神经网络的时间序列预测-短时交通流量预测
08-19
本代码主要利用MATLAB工具进行小波神经网络的时间序列预测的仿真，实现短时交通流量预测的模拟
基于小波神经网络的短时交通流量预测
10-15
完整可直接运行的小波神经网络程序，有注释，很容易看懂
小波神经网络原理详解
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方波信号发生器电路仿真,小波神经网络算法原理
jiefu6666的博客
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小波神经网络（Wavelet Neural Network， WNN）是在小波分析研究获得突破的基础上提出的一种人工神经网络。它是基于小波分析理论以及小波变换所构造的一种分层的、多分辨率的新型人工神经网络模型。即用非线性小波基取代了通常的非线性Sigmoid 函数，其信号表述是通过将所选取的小波基进行线性叠加来表现的。它避免了BP 神经网络结构设计的盲目性和局部最优等非线性优化问题，大大简化了训练，具有较强的函数学习能力和推广能力及广阔的应用前景。
神经网络权重是什么意思,神经网络权重调整方法
Supermen333的博客
09-18 7676
另一方面在人工智能学的人工感知领域，我们通过数学统计学的应用可以来做人工感知方面的决定问题（也就是说通过统计学的方法，人工神经网络能够类似人一样具有简单的决定能力和简单的判断能力），这种方法比起正式的逻辑学推理演算更具有优势。神经网络的权值是通过对网络的训练得到的。神经网络的基本原理是：每个神经元把最初的输入值乘以一定的权重，并加上其他输入到这个神经元里的值（并结合其他信息值），最后算出一个总和，再经过神经元的偏差调整，最后用激励函数把输出值标准化。神经网络的权值是通过对网络的训练得到的。
小波神经网络(时间序列预测)
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蜀山小道士的blog
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                                Matlab(小波神经网络时间序列预测) 时间序列数据 66 64 60 58 17 49 34 17 8 53 15 15 45 57 33 42 8 52 24 29 -13 37 37 4 32 38 68 77 95 119 161 184 276 247 251 193 226 213 195 182 166 188 1...
基于小波神经网络的短时交通流量时间序列预测程序_【神经网络】如何让让神经网络开口说话...
weixin_39875167的博客
11-18 1577
原创：许铁混沌巡洋舰 人类简史说，人类的进步大大依靠与人的语言，人在灵长类中具有最高级的语言能力，并且能够编故事，从而把越来越多的人组织在一起产生了文明，这才是人类社会进化的根本。那么，神经网络能否掌握人类的语言，听懂人类的故事呢？相信朋友们都知道谷歌翻译，谷歌助手，机器写诗， 它们实现了令人惊艳的性能，并在某些具体任务里让人真假难辨。这里的技术核心，就是RNN。-我们常说...
【预测模型】基于小波神经网络的短时交通流量预测matlab源码
qq_59747472的博客
08-17 74
一、简介 二、源代码 %% 清空环境变量 clc clear %% 网络参数配置 load traffic_flux input output input_test output_test M=size(input,2); %输入节点个数 N=size(output,2); %输出节点个数 n=6; %隐形节点个数 lr1=0.01; %学习概率 lr2=0.001; %学习概率 maxgen=100; %迭代次数 %权值初始化 Wjk=randn(n,M);Wjk_1=Wjk;W
小波分析与神经网络 故障诊断
weixin_42358688的博客
05-30 4635
小波变换既是时间尺度分析，又是时间一频率分析，它具有多分辨率的特点，且在时频域具有表征信号局部特征的能力，利用小波变换的奇异点(如过零点、极值点)在多尺度下的综合表现来检测信号的局部突变点，从而进行故障诊断。 小波分析能够将任何信号分解到一个由小波伸缩而成的基函数族上，对信号进行高、低频部分局部细化并保留原信号的时域特征，因而具有良好的时频特性，能对非平稳信号进行有效识别，达到故障诊断的目的。 小波变换与神经网络的结合主要有两种方式: 1.松散型结...
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