这些例子不错，可以学习一下

最新推荐文章于 2024-01-09 23:37:49 发布
转载 最新推荐文章于 2024-01-09 23:37:49 发布 · 113 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：https://www.mk2048.com/demo/demo_target_desc_hcc2ia20jb.html

本文精选了多种HTML5 Canvas实现的动画特效，包括粒子喷泉、行星运动轨迹、科技背景等，展示了HTML5 Canvas在动画创作方面的强大能力。同时，也介绍了纯CSS3实现的扁平化loading动画和情人节爱心、鲜花动画特效。
html5 canvas酷炫粒子喷泉动画特效点击》 html5 canvas酷炫粒子喷泉动画特效
html5喷泉动画，鼠标点击页面，增加粒子喷泉效果

html5 canvas球滚动3D重力游戏源码 https://www.mk2048.com/demo/demo_target_desc_hcc22ic2ab.html
html5 3D重力游戏

html5 canvas行星运动轨迹动画特效点击》 html5 canvas行星运动轨迹动画特效
html5运动轨迹，行星动画特效

纯css3扁平化的loading动画特效点击》 纯css3扁平化的loading动画特效
扁平化css3 loading动画

html5 canvas情人节爱心背景动画特效 https://www.mk2048.com/demo/demo_target_desc_hcckik0h1j.html
html5鼠标跟随的爱心动画，情人节爱心动画。

css3 svg情人节表白鲜花动画特效 https://www.mk2048.com/demo/demo_target_desc_hcckchb2cb.html
css3情人节动画特效，鲜花动画

html5 canvas酷炫的科技背景动画特效点击》 html5 canvas酷炫的科技背景动画特效
HTML5酷炫背景动画，科技背景动画特效

机器学习分类算法之XGBoost（集成学习算法）
迷茫与徘徊只会让你陷入绝境，欢迎私信博主，带你开始提升变现价值！
02-14 10万+
目录 走进XGBoost 什么是XGBoost？ XGBoost树的定义 XGBoost核心算法 正则项：树的复杂程度 XGBoost与GBDT有什么不同 XGBoost需要注意的点 XGBoost重要参数详解 调参步骤及思想 XGBoost代码案例 相关性分析 n_estimators（学习曲线） max_depth（学习曲线） 调整max_depth 和min_child_weight 调整gamma 调整subsample 和colsample_bytree 调整正则
一文读懂「RLHF」基于人类反馈的进行强化学习
女王の专属领地
01-18 4万+
RLHF就是基于人类反馈（Human Feedback）对语言模型进行强化学习（Reinforcement Learning），和一般的fine-tune过程乃至prompt tuning自然也不同。多种策略产生样本并收集人类反馈训练奖励模型训练强化学习策略，微调 LM首先需要一个预训练语言模型，通过大量的语料去训练出基础模型，对于ChatGPT来说就是GPT-3。还有一个可选的Human Augmented Text,又叫Fine-tune。
强化学习极简入门：通俗理解MDP、DP MC TD和Q学习、策略梯度、PPO
结构之法 算法之道
02-10 12万+
强化学习里面的概念、公式，相比ML/DL特别多，初学者刚学RL时，很容易被接连不断的概念、公式给绕晕，而且经常忘记概念与公式符号表达的一一对应(包括我自己在1.10日之前对好多满是概念/公式的RL书完全看不下去，如今都看得懂了，故如果读文本之前，你正在被RL各种公式困扰，相信看完这篇RL极简入门后就完全不一样了)。
有监督对比学习的一个简单的例子
AI公园
05-12 4713
点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”因公众号更改了推送规则，记得读完点“在看”~下次AI公园的新文章就能及时出现在您的订阅列表中作者：Dimitre Oliveira...
深度学习：batch_size和学习率 及如何调整
皮皮blog
10-21 4万+
-柚子皮- 学习率衰减 import torch.optim as optim from torch.optim import lr_scheduler # 训练前的初始化 optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001) #学习率衰减 scheduler = lr_scheduler.StepLR(optimizer, 10, 0.1) # # 每过10个epoch，学习率乘以0.1 # 训练过程中 for n in n_epoch: ...
如何高效的学习AI
AI浩
04-20 6346
我对AI学习的理解：知其然，知其所以然，不求甚解，动手动手再动手。也可以理解为AI学习的三个过程。 知其然：知道AI的模型和方法，如何使用这些模型和方法来解决问题，了解模型和一些框架。比如图像分类，我们知道有VGG、ResNet、EfficientNet、MobileNet等常用的网络，可以用这些网路来解决图像分类问题。总之，先用起来再说。 知其所以然：知道AI的模型和方法的实现方法，学习一些经典的论文，掌握这个行业的发展趋势。还是用图像分类举例，我们知道ResNet的Block的结构，整个网络的结构，知道
机器学习实战练手项目
qq_43300880的博客
06-24 2万+
机器学习是一种从数据生成规则、发现模型，来帮助我们预测、判断、分析和解决问题的技术。一个机器学习项目从开始到结束大致分为5步，分别是定义问题、收集数据和预处理、选择算法和确定模型、训练拟合模型、评估并优化模型性能。......
Android学习路线指南
热门推荐
singwhatiwanna
11-01 25万+
前言 看到一篇文章中提到“最近几年国内的初级Android程序员已经很多了，但是中高级的Android技术人才仍然稀缺“，这的确不假，从我在百度所进行的一些面试来看，找一个适合的高级Android工程师的确不容易，一般需要进行大量的面试才能挑选出一个比较满意的。为什么中高级Android程序员不多呢？这是一个问题，我不好回答，但是我想写一篇文章来描述下Android的学习路线，期望可以帮助更多的...
深度学习中的问题与解决方法
沉淀所学，分享所思，让热爱与成长同行。商务记录AI实战经验，助力开发者快速成长。 热爱AI，希望做出有影响力的技术成果。 技术点亮生活，分享连接价值与机会。 专注AI落地实战，陪你走好技术每一步。
01-09 1万+
嗨，各位小伙伴们！😊 在这篇博客中，我将深入研究深度学习中一个老生常谈的问题——大模型的「幻觉」问题。通过对该问题的深度分析，我们将探讨幻觉产生的原因，并分享一些解决方法和对大模型技术未来的展望。让我们一起揭开深度学习中的神秘面纱吧！🚀大模型「幻觉」问题指的是在深度学习中，尤其是在使用大规模参数的神经网络时，模型可能表现出过度拟合训练数据、过于自信或缺乏鲁棒性的现象。这种情况下，模型可能在训练数据上取得很好的性能，但在真实世界的未见数据上表现不佳。
Python 机器学习经典实例
GitChat
04-12 2万+
内容介绍 在如今这个处处以数据驱动的世界中，机器学习正变得越来越大众化。它已经被广泛地应用于不同领域，如搜索引擎、机器人、无人驾驶汽车等。本书首先通过实用的案例介绍机器学习的基础知识，然后介绍一些稍微复杂的机器学习算法，例如支持向量机、极端随机森林、隐马尔可夫模型、条件随机场、深度神经网络，等等。 用最火的 Python 语言、通过各种各样的机器学习算法来解决实际问题！ 书中介绍的主要问题如下。 ...
陈恒老师的课本课件，觉得spring mvc的例子不错 可以模仿学习
02-12
陈恒老师的课本课件，觉得spring mvc的例子不错。可以模仿学习。
计时器例子.zip不错的C#WinForm实例源码适合研究学习技术
03-13
计时器例子.zip不错的C#WinForm实例源码适合研究学习技术计时器例子.zip不错的C#WinForm实例源码适合研究学习技术 1.适合学生做毕业设计参考模板。 2.适合程序员学习开发研究用 3.适合小公司做项目参考技术使用用
很不错的一个工控工程学习例子.rar
05-06
总之，通过对“很不错的一个工控工程学习例子.rar”的深入学习，你可以全方位提升在西门子PLC领域的技能，无论是对初学者还是有一定基础的人来说，都是非常有价值的。记得在实践中不断探索和总结，将理论与实践相...
很不错的一个工控工程学习例子.zip西门子PLC编程实例程序源码下载
04-20
很不错的一个工控工程学习例子.zip西门子PLC编程实例程序源码下载很不错的一个工控工程学习例子.zip西门子PLC编程实例程序源码下载很不错的一个工控工程学习例子.zip西门子PLC编程实例程序源码下载很不错的一个工控...
西门子PLC例程源码很不错的一个工控工程学习例子
03-24
西门子PLC例程源码很不错的一个工控工程学习例子本资源系百度网盘分享地址
ACM-ICPC/CCPC/XCPC算法竞赛资料Euler-Tour-Tree
12-18
ACM-ICPC/CCPC/XCPC算法竞赛资料Euler-Tour-Tree
需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究（Matlab代码实现）
12-18
需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕需求响应动态冰蓄冷系统及其优化策略展开研究，结合Matlab代码实现，探讨了在电力需求侧管理背景下，冰蓄冷系统如何通过优化运行策略参与需求响应，以实现削峰填谷、降低用电成本和提升能源利用效率的目标。研究内容包括系统建模、负荷预测、优化算法设计（如智能优化算法）以及多场景仿真验证，重点分析不同需求响应机制下系统的经济性和运行特性，并通过Matlab编程实现模型求解与结果可视化，为实际工程应用提供理论支持和技术路径。; 适合人群：具备一定电力系统、能源工程或自动化背景的研究生、科研人员及从事综合能源系统优化工作的工程师；熟悉Matlab编程且对需求响应、储能优化等领域感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标：①用于高校科研中关于冰蓄冷系统与需求响应协同优化的课题研究；②支撑企业开展楼宇能源管理系统、智慧园区调度平台的设计与仿真；③为政策制定者评估需求响应措施的有效性提供量化分析工具。; 阅读建议：建议读者结合文中Matlab代码逐段理解模型构建与算法实现过程，重点关注目标函数设定、约束条件处理及优化结果分析部分，同时可拓展应用其他智能算法进行对比实验，加深对系统优化机制的理解。
栅格数据批量定义投影.tbx
最新发布
12-18
栅格数据批量定义投影
遥感监测基于Sentinel-1 SAR影像的洪水淹没提取方法：孟加拉国基山甘杰地区洪涝灾害动态监测与面积统计
12-18
遥感监测基于Sentinel-1 SAR影像的洪水淹没提取方法：孟加拉国基山甘杰地区洪涝灾害动态监测与面积统计
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值