去除input标签的记忆属性

本文介绍了一个简单的技巧,通过在HTML的input标签中加入autocomplete=off属性,可以有效清除浏览器对输入内容的记忆,避免敏感信息的自动填充,保护用户隐私。

 

有时候input标签的内容特别多,每次的输入内容都会记录下来,那是因为input标签自带有一种记忆属性。

只要在input标签里加上   autocomplete="off"  就可以清除input的记忆属性了。

<input type="text" id="TotalJieSuan"  autocomplete="off"  />

### LSTM-TCN模型原理 LSTM-TCN模型融合了两种强大的时间序列分析技术——长短期记忆网络(LSTM)与时序卷积网络(TCN),旨在提升对于具有长期依赖性和局部特征的时间序列数据的理解能力。LSTM擅长捕捉长时间间隔内的模式变化,而TCN则能够高效提取短周期内的重要特性[^4]。 #### 长短期记忆网络(LSTM) 作为一种特殊的循环神经网络(RNN),LSTM解决了传统RNN难以处理远距离关联的问题。通过引入遗忘门、输入门以及输出门三个控制结构,使得信息可以在单元间有条件地流动,从而有效缓解梯度消失现象并增强对历史状态的记忆功能。 #### 时序卷积网络(TCN) 不同于标准CNN仅适用于图像领域,TCN专为一维信号设计,在保持因果关系的前提下利用膨胀卷积操作扩大感受野范围而不增加参数量。这不仅提高了计算效率还增强了模型对未来趋势预测的能力。 ### 实现方法 为了实现LSTM-TCN混合架构,可以采用如下策略: 1. **预处理阶段** 对原始时间序列执行必要的清理工作,比如去除异常值、填补缺失点等;接着按照一定窗口大小滑动切分样本集以便后续建模所需。 2. **构建基础组件** ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Conv1D, Dense, Dropout, MaxPooling1D, Flatten, LSTM, Bidirectional, TimeDistributed, InputLayer from tcn import TCN def build_tcn_lstm_model(input_shape=(None, 1)): model = Sequential([ InputLayer(input_shape=input_shape), # Add TCN layer(s) TCN(nb_filters=64, kernel_size=2, dilations=[1, 2, 4], padding='causal', use_skip_connections=True), # Optionally add more layers here... # Transition to RNN part via reshaping or dense transformation if necessary # Define BiLSTM Layer with attention mechanism applied on top of it. Bidirectional(LSTM(units=50, return_sequences=False)), # Output layer depends on specific task requirements e.g., regression/classification etc. Dense(1), ]) return model ``` 此代码片段展示了如何定义一个基本框架下的LSTM-TCN组合体。其中`tcn.TCN()`函数来自于第三方库`tcn`,提供了便捷的方式来配置TCN层的关键属性如滤波器数量(`nb_filters`)、核尺寸(`kernel_size`)及扩张率列表(`dilations`)等参数设置。 3. **编译与训练** 完成上述步骤之后即可调用Keras API中的`.compile(optimizer='adam', loss='mse')`来指定优化算法和损失函数,并进一步借助`.fit(x_train,y_train,...)`接口启动迭代更新过程直至收敛为止。 4. **评估性能** 最后还需针对测试集合做出预报并与真实标签做比较进而量化整体表现优劣程度。 ### 应用场景 该类模型广泛应用于金融股市波动估计、气象灾害预警通知、电力负荷消耗统计等多个行业部门当中。特别是在那些存在明显季节效应且伴随随机扰动因素影响较大的业务环境中表现出色。例如风力发电厂依据过往运行记录推测未来一段时间内的产电量情况就是一个典型例子[^3]。
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