怎样编写IE和NN6通用的闪烁(blank)效果

据Nascape 6开发者称,后续版本将废除<blank></blank>标记。博客给出了实现文字闪烁功能的代码,包含HTML和JavaScript部分,通过定义blink和init函数,利用document.all和document.getElementById等方法,实现特定元素的闪烁效果。
根据Nascape 6的开发者称:在以后的版本里,将废除<blank></blank>标记。那么,下面的代码可以实现此功能!

<HTML>
<HEAD>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=gb2312">
<meta name="author" content="孟宪会">
<SCRIPT>
function blink (elId) {
 var html = '';
 if (document.all)
  html += 'var el = document.all.' + elId + ';';
 else if (document.getElementById)
  html += 'var el = document.getElementById("' + elId + '");';
 html +=
  'el.style.visibility = ' +
  'el.style.visibility == "hidden" ? "visible" : "hidden"';
 if (document.all || document.getElementById)
  setInterval(html, 500)
}
function init () {
 blink('aText');
 blink('a2ndText');
}
</SCRIPT>
</HEAD>
<BODY ONLOAD="init();">
<SPAN ID="aText">
<BLINK>
这行文字闪烁!!!
</BLINK>
</SPAN>
<BR>
这行文字闪烁!!!
<DIV ID="a2ndText">
这行文字闪烁!!!
</DIV>
</BODY>
</HTML>
查看更多内容,请访问,可以看到变色的闪烁!

http://elove.heha.net 

http://lucky.myrice.com
(原作者:net_lover)
在卷积层中,使用 `nn.Dropout` `Batch Normalization`(批量归一化)在效果上存在明显区别: ### 防止过拟合方面 - **nn.Dropout**:`nn.Dropout` 是一种正则化技术,通过在训练过程中随机“丢弃”(置为 0)一部分神经元的输出,使得模型不能过度依赖某些特定的神经元,从而迫使模型学习更鲁棒的特征表示,减少过拟合的风险。可以理解为训练后的模型是多个模型的组合之后的结果,类似随机森林 [^2]。 - **Batch Normalization**:虽然 `Batch Normalization` 也有一定的正则化效果,但它主要不是用于防止过拟合。其核心作用是对输入数据进行归一化处理,使得每一批次的数据都具有相似的分布,从而加速模型的收敛速度,减少梯度消失或梯度爆炸的问题,让模型训练更加稳定。 ### 特征表示方面 - **nn.Dropout**:由于随机丢弃神经元,会使得每次前向传播时模型的结构都有所不同,这在一定程度上增加了模型的随机性多样性,促使模型学习到更具泛化性的特征,但也可能会导致特征表示的不稳定。 - **Batch Normalization**:通过归一化操作,使得特征在不同批次之间具有更稳定的分布,有助于模型更好地学习到特征的本质信息,提高特征的表示能力,并且可以缓解内部协变量偏移问题,使得后续层的输入数据更加稳定。 ### 训练推理方面 - **nn.Dropout**:在训练推理阶段的行为不同。在训练时,会按照设定的概率随机丢弃神经元;而在推理时,所有神经元都会参与计算,并且需要对输出进行相应的缩放,以保证输出的期望值与训练时一致。 - **Batch Normalization**:在训练阶段,会根据当前批次的数据计算均值方差进行归一化;在推理阶段,会使用训练过程中统计得到的全局均值方差进行归一化,保证推理结果的稳定性。 ### 代码示例 ```python import torch import torch.nn as nn # 定义一个包含 Dropout 的卷积层 class ConvWithDropout(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, dropout_prob=0.5): super(ConvWithDropout, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size) self.dropout = nn.Dropout(dropout_prob) self.relu = nn.ReLU() def forward(self, x): x = self.conv(x) x = self.dropout(x) x = self.relu(x) return x # 定义一个包含 Batch Normalization 的卷积层 class ConvWithBatchNorm(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size): super(ConvWithBatchNorm, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.relu = nn.ReLU() def forward(self, x): x = self.conv(x) x = self.bn(x) x = self.relu(x) return x # 测试代码 input_tensor = torch.randn(1, 3, 32, 32) conv_dropout = ConvWithDropout(3, 16, 3) conv_bn = ConvWithBatchNorm(3, 16, 3) output_dropout = conv_dropout(input_tensor) output_bn = conv_bn(input_tensor) print("Output shape with Dropout:", output_dropout.shape) print("Output shape with Batch Normalization:", output_bn.shape) ```
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