本文实例讲述了JavaScript点击按钮后弹出透明浮动层的方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下：
这里实现点击后页面变灰色，并用JS弹出一个居中的浮动层提示窗口，这个窗口是透明的，可以设置透明度，网上已经有很多类似的JavaScript代码，你可以借鉴一下。
<HTML>
<HEAD>
<TITLE>浮动层居中的对话框效果演示</TITLE>
<META http-equiv=Content-Type content="text/html; charset=utf-8">
<STYLE type=text/css>
HTML {
HEIGHT: 100%
}
BODY {
HEIG
2022-11-25 13:39:47
35KB
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运用激光雷达监测气溶胶是大气环境监测的一项重要内容, 通过激光雷达方程可以反演得到气溶胶消光系数, 并进而获得气溶胶的其他特性。然而传统方法在反演气溶胶消光系数时需要很多假设, 使得反演精度受到很大限制。提出了一种利用多层自适应线性(Madaline)人工神经网络来反演气溶胶消光系数的方法, 通过对网络进行训练, 可由激光雷达回波信号直接反演气溶胶消光系数, 从而可有效避免传统方法的诸多假设。对比实验表明该方法使反演精度大大提高, 获得了很好的反演结果。
2022-11-24 19:06:54
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简单POX防火墙
CSC485A-SND作业3
第2层防火墙的实现，它基于两个系统的MAC地址来禁用两个系统之间的入站和出站流量
更多细节请参见Assignment3.pdf
2022-11-24 16:31:43
380KB
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该项目研究了图神经网络在电力系统分析中的应用。 它旨在比较图神经网络 (GNN) 与传统多层感知器 (MLP) 模型在相同模型复杂度下的性能。 代码是在 Jupyter Notebook IDE 中使用 pytorch 框架开发的。
神经网络（NN）的最新进展框架被称为图神经网络（GNN），在电力系统中，电网可以被表示为一个具有高维特征和总线之间相互依赖关系的图，为电力系统分析提供更好的机器学习状态，在GNN框架中整合电网拓扑结构用于电力流的应用。
在电网中，总线可以被看作是节点，而线可以被看作是边。节点的特征是电压、电压角、有功功率和无功功率，而线路的特征可以是线路电流和线路电阻。
Pytorch实现图神经网络 (GNN) 与传统多层感知器 (MLP)的电力系统分析 （完整源码和数据包）
Pytorch实现图神经网络 (GNN) 与传统多层感知器 (MLP)的电力系统分析 （完整源码和数据包）
Pytorch实现图神经网络 (GNN) 与传统多层感知器 (MLP)的电力系统分析 （完整源码和数据包）
2022-11-24 16:26:26
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