dom示例 各种MDN DOM和Web API文档页面随附的代码示例。 “ abort-api”目录包含有关如何使用“ Abort API”（又名和 ）的。 。 “ auxclick”目录包含一个演示新auxclick事件类型的简单示例。 有关更多详细信息，请参见 ，或 。 “ canvas”目录包含一个示例“ chroma-keying”，演示了如何使用Canvas API来操纵视频：请参阅或 。 “ channel-messaging-basic”目录包含一个简单的示例，说明了通道消息传递的基础。 请参阅或。 “ channel-messaging-multimessage”目录包含另一个通道消息演示，该示例演示如何在浏览上下文之间发送多个消息。 有关更多详细信息，请参见 。 。 “拖放”目录用于标准的示例和演示。 “ fullscreen-api”目录是示例和演示。 运

hsi matlab代码TGRS，2021年，具有针对高光谱图像分类的注意光谱先验的多方向网络。 ，，，Yuchao Xiao和。 纸张代码： 图1：我们建议的MSI-ASP用于HSI分类的框架。 它由四个部分组成：多方向样本构建，多流特征提取，具有注意光谱先验（ASP）的特征聚集和基于softmax的分类器。 相同的颜色表示具有相同操作的图层。 培训和测试过程 请首先运行“ generate_train_val_test_gt.m”以生成训练图和测试图。 然后，运行“ construct_multi_mat.py”以构造多方向样本。 最后，运行“ main_MDN_ASP.py”以在数据集上重现MDN-ASP结果。 训练样本分布和获得的分类图如下所示。 我们已经使用Matlab R2017b在Ubuntu 16.04和Windows系统上成功测试了它。 部分源代码来自和的工作。 图2：Indian Pines数据集的合成假彩色图像，地面真实情况，训练样本和分类图。 参考 如果您认为此代码有帮助，请引用： [1] B. Xi，J。Li，Y。Li，R。Song，Y。Xiao，Y。Shi，

用于分布和不确定性估计的混合密度网络：使用Keras（TensorFlow）进行分布和不确定性估计的通用混合密度网络（MDN）实现

JavaScript（ES6新增、W3C、MDN）最新参考手册.rar

pytorch-mdn 此回购包含的代码。 用法： import torch . nn as nn import torch . optim as optim import mdn # initialize the model model = nn . Sequential ( nn . Linear ( 5 , 6 ), nn . Tanh (), mdn . MDN ( 6 , 7 , 20 ) ) optimizer = optim . Adam ( model . parameters ()) # train the model for minibatch , labels in train_set : model . zero_grad () pi , sigma , mu = model ( minibatch ) loss

matlab代码加法DID-MDN 使用多流密集网络的密度感知单图像去雨 ， []（CVPR'18） 我们提出了一种新颖的基于密度感知的多流密集连接的卷积神经网络算法，称为DID-MDN，用于联合降雨密度估计和除雨。 所提出的方法使网络本身能够自动确定雨量密度信息，然后有效地去除由估计的雨量密度标签指导的相应雨斑。 为了更好地表征具有不同尺度和形状的雨条纹，提出了一种多流密集连接的排水网络，该网络可有效利用不同尺度的特征。 此外，将创建一个新的数据集，其中包含带有雨水密度标签的图像，并将其用于训练建议的密度感知网络。 @inproceedings{derain_zhang_2018, title={Density-aware Single Image De-raining using a Multi-stream Dense Network}, author={Zhang, He and Patel, Vishal M}, booktitle={CVPR}, year={2018} } 先决条件： Linux Python 2或3 CPU或NVIDIA GPU + CUDA CuD

mdn-css 在MDN上学习CSS

2019-12-12下载的MDN官网下载的API文档（只有zh-CN链接下的内容，其他如en-US链接下没有）： 1. 百度网盘链接下有还附带了MDN官网2017年的英文版全站镜像，大小为2.08G。 2. 中文版API文件：大小为：1.32G。 3. 本来想制作chm的，下载下来后有太多大小写的文件夹与文件，win10不支持大小写区分文件夹与文件名；更改了一些的文件夹也无法制作出chm，还是报错，因为有大小写的文件。 前段时间百度网盘链接被屏蔽，不知道谁乱投诉，申诉后解封百度网盘链接，上次下载因百度网盘链接屏蔽没下载成功同学直接下载百度网盘链接就行，不用在此下载，因为百度网盘链接是一样的。在这里说声抱歉！！！

Keras混合物密度网络层 使用TensorFlow的发行模块的Keras的混合密度网络（MDN）层。 这使得使用神经网络进行实验变得更加简单，该神经网络预测了多个可能包含多个可能值的实值变量。 该层可以帮助构建类似于 ， ，甚至所使用的MDN- 。 您可以使用MDN做很多很酷的事情！ 此实现的一个好处是您可以预测任意数量的实值。 TensorFlow的Mixture ， Categorical和MultivariateNormalDiag分布函数用于生成损失函数（多元正态分布与对角协方差矩阵混合的概率密度函数）。 在以前的工作中，通常会手动指定损失函数，这对于1D或2D预测是合适的，但此后会变得更加烦人。 提供了两个重要的功能用于训练和预测： get_mixture_loss_func(output_dim, num_mixtures) ：此函数生成具有正确输出尺寸a和混合

目前最全JavaScript最新参考手册(含ES6新增、W3C、MDN)Jscript 用户指南 在 Internet 浏览器中使用 JScript JScript 语言参考 FlieSystemObject 基础 Script 运行时参考