单英文金山打字通

单英文的金山打字通

1、页面的布局代码如下:

<div> 
   <div id="char">A</div>
   <div id="result">请在按键上按下屏幕上显示的字</div>
</div>

2、页面布局的样式代码如下:

 body{
    margin: 0;
     /*开启弹性布局,并让弹性布局中的子元素
     水平居中对齐,垂直居中对齐*/
     display: flex;
     /* 用于设置或检索弹性盒子元素在主轴(横轴)方向上的对齐方式 */
     justify-content: center;
     align-items: center;
     /*文字居中*/
     text-align: center;
     /*设置背景颜色的经像渐变*/
     background: radial-gradient(circle,#444,#000,#000);
 }
 #char{
     font-size: 400px;
     color: lightgreen;
     /*设置文字阴影*/            
     /*位置可以为负值*/
     /*text-shadow: 水平位置 垂直位置 模糊距离 阴影颜色*/
     text-shadow: 0 0 50px #666;
 }
 #result{
     font-size: 20px;
     color: #888;
 }
 /*找到id为char及类名为error的div元素*/
 #char.error{
     color: red;   
 }

3、声明变量接收参数

 //来保存65~90之间的任意一个随机整数
  var code;
  //表示正确的次数
  var okCount = 0;
  //错误的次数
  var errorCount = 0;
  //获取显示字符的div
  var charBox = document.getElementById('char');
  //获取显示结果的div
  var result = document.getElementById('result');

4、写show()方法获取A~Z之间的任意一个字符

  function show() {
      //获取[0,1)之间的一个随机数
      var rand = Math.random();
      // //获取一个0到26之间的一个随机数(不包含26)
      code = rand * 26;
      // //Math.floor(a)对数字a向下取整,获取到一个小于等于a最近的整数
      // //获取0~25之间任意一个整数
      code = Math.floor(code);
      // //获取到65~90之间的任意整数
      code = code + 65;

      //把Unicode的十进制编码转化成对应的字符
      //获取A~Z的任意一个字符
      var char = String.fromCharCode(code);
      console.log(char);
      //把字符显示在界面上
      charBox.innerHTML = char;
  }
  show();//调用方法

5、键盘按下来的事件

window.onkeydown = function (ev) {
    //获取按键所对应的Unicode十进制编码
    var key = ev.keyCode;
    //判断按键字母所对应的数字和随机获取的数字是否相等
    if (key == code) {
        //按键正确,正确次数+1
        okCount++;
        //当按键正确时,重新显示新的字符
        show();
        //添加正确的动画 通过js给div添加类名
        charBox.className = 'animated zoomIn';
    } else {
        //按键错误,错误次数+1
        errorCount++;
        //添加按键错误的动画
        charBox.className = 'animated shake error';
    }
    showResult();
    //0.5秒之后清除,动画
    setTimeout(clearAnimated, 500);//红色颜色消失
}

6、负责清除动画的方法

function clearAnimated() {  
    charBox.className = '';
}

7、展示计算的结果

function showResult() {
      var rate = 100 * okCount / (okCount + errorCount);
      //显示正确个数 错误个数 及正确率
      result.innerHTML = '正确' + okCount + '个' + '错误' + errorCount + '个'
      + '正确率' + rate.toFixed(2) + '%';//toFixed(2)保留两位小数
  }

8、效果图
在这里插入图片描述

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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