UEditor 实现新增“转换简体”和“转换繁体字”按钮功能

本文介绍了如何在UEditor中实现‘转换简体’和‘转换繁体字’的功能,包括修改配置文件window.UEDITOR_CONFIG.toolbars_BasicPage,添加按钮提示文字以及在ueditor.css中设置相应样式。

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一、找到页面引用UEditor的几个配置文件。

1.引用文件

<script type="text/javascript" src="${
   ctx}/static/vendor/ueditor/ueditor.config.js"></script>
<script type="text/javascript" src="${
   ctx}/static/vendor/ueditor/ueditor.all.js"></script>
<script type="text/javascript" src="${
   ctx}/static/vendor/ueditor/lang/zh-cn/zh-cn.js"></script>
2.配置文件:其中这里通过后台配置:toolbars: window.UEDITOR_CONFIG.toolbars_BasicPage

<script type="text/javascript">
$(function() {
 var edHeight=$(document).height()-150;
    var editor_clobs_text = UE.getEditor('clobs_text',{
   <c:if test="${
   !empty field.customs['toolbar']}">toolbars: window.UEDITOR_CONFIG.toolbars_${
   field.customs['toolbar']}Page,</c:if>
   initialFrameWidth:null,
   initialFrameHeight:edHeight,
   elementPathEnabled:false,
   enableContextMenu: false,
       imageUrl:"${
   ctx}${
   cmscp}/core/upload_image.do?ueditor=true",
       wordImageUrl:"${
   ctx}${
   cmscp}/core/upload_image.do?ueditor=true",
       fileUrl:"${
   ctx}${
   cmscp}/core/upload_file.do?ueditor=true",
       videoUrl:"${
   ctx}${
   cmscp}/core/upload_video.do?ueditor=true",
       catcherUrl:"${
   ctx}${
   cmscp}/core/get_remote_image.do?ueditor=true",
       imageManagerUrl:"${
   ctx}${
   cmscp}/core/image_manager.do",
       getMovieUrl:"${
   ctx}${
   cmscp}/core/get_movie.do",
       localDomain:['${
   !empty GLOBAL.uploadsDomain ? GLOBAL.uploadsDomain : ""}']
  });
});
</script>

二、根据配置文件window.UEDITOR_CONFIG.toolbars_BasicPage 到 ueditor.config.js 找到配置toolbars_BasicPage,增加两个按钮,'simple','tradition'。(备注:如果在页面引用ueditor没有配置toolbars,默认就在 ueditor.config.js 里的toolbars里增加,<

### 自适应阈值焦点损失函数 在深度学习领域,特别是针对目标检测任务中的类别不平衡问题,焦点损失(Focal Loss)被广泛采用来解决这一挑战。传统交叉熵损失对于正负样本比例严重失衡的情况表现不佳,而焦点损失通过引入调制因子调整难易样例的权重分布。 自适应阈值焦点损失进一步改进了标准的焦点损失,在此基础上增加了动态调整机制。具体来说,该方法允许根据预测置信度自动设置不同的γ参数[^2]: \[ FL(p_t) = -(1-p_t)^{\gamma} \log(p_t) \] 其中 \( p_t \) 表示真实标签的概率估计;\( γ ≥ 0 \) 是可调节的聚焦参数,决定了容易分类的例子所占的比例衰减速度。当模型对某个实例非常自信时 (\(p_t → 1\)), 调节项接近于零从而降低简单例子的影响;相反地,如果模型不确定,则赋予更高权重给这些困难案例以便更好地训练它们。 为了实现更灵活有效的处理方式,自适应版本会基于当前批次内所有样本的最大最小分数差来自定义计算每一轮迭代所需的最优γ值: ```python def adaptive_threshold_focal_loss(y_true, y_pred): gamma_max_diff = tf.reduce_max(y_pred) - tf.reduce_min(y_pred) pt = tf.where(tf.equal(y_true, 1), y_pred, 1 - y_pred) alpha_factor = 4. modulating_factor = tf.pow(1.0 - pt, alpha_factor * gamma_max_diff) return -modulating_factor * tf.math.log(pt) ``` 这种设计使得算法能够更加智能地应对不同场景下的数据特性变化,提高整体性能并增强鲁棒性。
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