12306快速刷新火车票

12306快速刷新火车票
var biaoshi=0;
var adres="济南";//“辅助刷新城市,该城市不会进入你预定车票行列”--必须与你要去的目的地不同
function aaa(){
if(biaoshi==0){
$("#station_to_text").focus();
$("#station_to_text").val(adres);
$("#station_from_text").focus();
biaoshi=1;
}else{
$("#station_to_text").focus();
$("#station_to_text").val(adres);
$("#station_from_text").focus();
biaoshi=0;
}
}

setInterval(aaa,100);//辅助刷新,间隔时间100---可以自由改写1000为1s,100为100ms
//意思:每隔 100MS请求一次。

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上述为JS方法,也可以说是JS插件,辅助上面的方法备用
工具:
1.准备360浏览器或谷歌浏览器
2.下载360抢票软件2代
好了,开始教你怎么快速订票
1.打开360抢票软件2代 插件

2.切换到极速开发模式


3.登录帐号,选择目的地后开始刷票


 4.按下【F12】开启浏览器调试工具
 
5.辅助步骤1中的JS,粘贴进去,回车【Enter】
6.关闭调试工具【F12】

--------完成---- 

内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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