摘要:脚本资源,Ajax/JavaScript,图片筛选　　一个含有图片的页面筛选效果。无需和后台交互，可动态对图片分组筛选，也就是分类效果，只不过是在无刷新的状态下实现，而且加入了Ajax动画效果，以前发过类似效果。实现原理：给每个元素都加了class通过不同的class去让程序去判断他们显示/隐藏。 　　另外还有鼠标移入的提示效果，test.html是一个静态的筛选效果。 　　兼容的浏览器： 　　IE: 6+ 　　FireFox √ 　　safari √ 　　chrome √ 　　opera √ 　　

完美的模仿了京东的效果,包括二级分类,还有地图,购物车功能等等.

使用ScrollView+Fragment实现京东商城app分类效果

内容概要：本资源所用的开发环境是jupyter，包含MLP/LeNet/AlexNet/GoogLeNet/ResNet五个深度神经网络模型结构和MNIST、Fashion MNIST、HWDB1三个不同的数据集。所有运行结果都写在了.ipynb文件中，所用的开发框架为tensorflow2。 适合人群：具备一定编程基础，了解深度学习人员。

通过使用lssvm对葡萄酒数据集进行分类然后使用lssvm工具箱，哈哈。1) 同样是对原始对偶问题进行求解，但是通过求解一个线性方程组（优化目标中的线性约束导致的）来代替SVM中的QP问题（简化求解过程），对于高维输入空间中的分类以及回归任务同样适用；   2) 实质上是求解线性矩阵方程的过程，与高斯过程（Gaussian processes），正则化网络（regularization networks）和费雪判别分析（Fisher discriminant analysis）的核版本相结合；   3) 使用了稀疏近似（用来克服使用该算法时的弊端）与稳健回归（稳健统计）；   4) 使用了贝叶斯推断（Bayesian inference）；   5) 可以拓展到非监督学习中：核主成分分析（kernel PCA）或密度聚类；   6) 可以拓展到递归神经网络中。

用于人际关系分类的R-BERT 本项目采用R-BERT模型：对人物关系进行分类，提升效果明显，在测试集上的F1值达到85％。 数据集 共3901条标注样本，训练集：测试集= 8：2 标注样本：亲戚 1837年6月20日，威廉四世辞世，他的侄女维多利亚即位。 ，其中亲戚为关系，威廉四世为实体1（entity_1 ），维多利亚为实体2（entity_2）。 每一种关系的标注数量如下图： 模型结构 从BERT获得三个向量。 [CLS]令牌向量 实体_1平均向量 平均实体_2向量 将每个矢量传递到完全连接的层。 退出-> tanh-> fc-layer 连接三个向量。 将串联的矢量传递到完全连接层。 辍学-> FC层 完全符合书面条件。 分别平均对entity_1和entity_2隐藏状态向量。 （包括$，＃个令牌） 完全连接层之前的Dropout和

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