js_dom 之案例

博客包含多个前端案例,有模拟微信聊天,介绍小红书瀑布流案例,阐述其原理及页面结构、样式和事件处理,还涉及滚动加载图片;此外还有像素鸟运动小游戏和飞机大战游戏,运用对象、函数编程思想。

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1、模拟微信聊天

 

 2、瀑布流案例(小红书)---理解瀑布流原理:  绝对定位 + 最小高度 +  第一行and其他行  +  left、  top

  a、页面结构

    

  b、页面样式

    

    c、事件(js)

    

    

    

    

    

    第6步:滚动加载图片

    

    

 

 3、像素鸟运动---小游戏

  

  

 

  

   创建管道

    

    管道的运动

    

 

 4、飞机大战游戏

 对象、函数编程思想

 

 

 

 

   

 

     

 

    

   

转载于:https://www.cnblogs.com/yangyutian/p/10924913.html

### Flow Matching 和 Diffusion Model 的原理对比 Diffusion模型通过逐步向数据中添加噪声来学习复杂的数据分布,再反向去噪过程生成新样本。这一过程可以被看作是一个马尔可夫链,在该过程中,初始干净的数据逐渐变得越来越嘈杂直到达到高斯白噪声的状态;而逆过程则是从未知的纯噪声状态恢复原始清晰的数据形态[^1]。 相比之下,Flow Matching是一种新的训练策略用于连续时间下的流模型(Continuous Normalizing Flows)。其核心思想是在两个概率密度之间建立最优传输映射,即寻找一种方式使得源分布能够平滑转换为目标分布。具体来说,就是最小化运输成本函数从而实现两者的最佳匹配。这种方法不仅保持了原有正常化流动的优势——比如精确似然评估和高效采样能力——而且简化了优化目标并提高了计算效率。 ### 应用场景比较 对于Diffusion模型而言,这类架构已经在多种计算机视觉任务上取得了优异的成绩,特别是生成对抗网络难以处理的任务领域,如超分辨率重建、图像修复以及风格迁移等创造性工作。此外,扩散模型也被应用于解决判别任务,包括但不限于图像分割、深度估计、目标检测和姿态估计等领域,并带来了显著的效果提升[^2]。 另一方面,尽管Flow Matching目前主要集中在理论研究阶段,但作为一类强大的生成工具,它同样具备广泛的应用潜力。由于其高效的特性,特别是在大规模数据集上的良好表现,预计未来将在快速原型设计和个人定制产品方面发挥重要作用。同时,因为Flow Matching可以直接操作特征空间内的变换而不必像传统GAN那样依赖于复杂的对抗损失机制,所以在某些特定条件下可能会提供更加稳定可靠的解决方案。 ```python # 这里展示的是一个简单的Python代码片段用来说明两种算法的不同之处, # 实际应用中的实现会更为复杂。 def diffusion_model(data): noisy_data = add_noise_to_data(data) clean_data = reverse_diffusion(noisy_data) return clean_data def flow_matching(source_distribution, target_distribution): optimal_transport_map = find_optimal_transport_plan( source_distribution, target_distribution ) transformed_source = apply_transform(optimal_transport_map, source_distribution) return transformed_source ```
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