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    【jQuery动画】显示与隐藏效果

    ‍ 哈喽大家好,本次是jQuery案例练习系列第三期 ⭐本期是jQuery动画——显示与隐藏效果 系列专栏:前端案例练习 笔者还是前端的菜鸟,还请大家多多指教呀~ 欢迎大佬指正,一起学习,...---- 文章目录 前言 控制显示与隐藏的方法 实现效果 HTML、CSS部分 jQuery部分 总结 ---- 前言 在网页开发中,适当地使用动画可以使页面更加美观,进而增强用户体验。...本期我们一起来了解一下显示与隐藏效果吧~ ---- 控制显示与隐藏的方法 控制显示与隐藏的方法主要为show、hide、toggle 方法 说明 show([speed,[easing],[fn]])...easing:切换效果(过渡效果),默认过渡效果为swing,还可以使用linear效果。 fn:在动画完成时执行的函数。...实现效果 当点击“显示”,则div中的内容会显示,并弹出提示框,点击“隐藏”则隐藏内容,弹出提示框,点击“切换”,则会在二者之间切换。

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    layui弹出层html,layui弹出层效果实现代码

    本文实例为大家分享了layui弹出层的具体代码,供大家参考,具体内容如下 弹出层 大部分演示都在layer独立组件的官网,与内置的layer模块,用法是完全一致的 特殊例子 Tips:为了更清晰演示...,每触发下述一个例子之前,都会关闭所有已经演示的层 多窗口模式,层叠置顶 配置一个透明的询问框 示范一个公告层 上弹出 右弹出 下弹出 左弹出 左上弹出 左下弹出 右上弹出 右下弹出 居中弹出 Layui...展示不一样的风格’, { time: 20000, //20s后自动关闭 btn: [‘明白了’, ‘知道了’, ‘哦’] }); } ,notice: function(){ //示范一个公告层...layer ≠ layui layer只是作为Layui的一个弹层模块,由于其用户基数较大,所以常常会有人以为layui是layerui layer虽然已被 Layui 收编为内置的弹层模块,但仍然会作为一个独立组件全力维护...active[method].call(this, othis) : ”; }); }); 效果图: 以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。

    4.4K10

    深度学习黑盒可视化指南,从隐藏层开始

    隐藏层不直接接受外界的信号,也不直接向外界发送信号,因而如何认识隐藏层内部的工作原理和运行机制,也成为深度学习研究中的一大挑战。 可视化隐藏层是其中的一个解决方法,那如何做到呢?...,还详尽地介绍了如何可视化神经网络以及隐藏层的过程。...从输入到输出的过程中每一层处理的信息越来越复杂,而且通常而言,隐藏层,顾名思义,这个名词笼罩着神秘的色彩,但是它们是这样吗?...即使结果对于给定的数据而言是正确的,但是更重要的是知道网络是如何给出这些结果的,这就是为什么我们必须要了解隐藏层的工作原理。 ? 三、隐藏层内部到底是怎样的? 我们回到网络的基本构建模块——神经元。...处理和可视化隐藏层是开始此过程的好方法,同时也让更多的人能够理解深度学习这一概念。

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    Transformer:隐藏的机器翻译高手,效果赶超经典 LSTM!

    AI 科技评论按:在自然语言处理任务中,循环神经网络是一种常见的方法,但近来,一种只依赖于注意力机制的特定神经网络模型已被证明它对于常见的自然语言处理任务的效果甚至优于循环神经网络模型,这个模型被称为变换器...我们看到模块主要由多头注意力机制(Multi-Head Attention)和前馈层组成。因为不能直接使用字符串,所以我们首先将输入和输出(目标句子)嵌入到 n 维空间中。...用于时间序列预测的变换器 我们已经看到了变换器的架构,并且从论文《Attention Is All You Need》 及它的作者那里知道该模型在语言任务中表现非常出色,现在我们在一个实例中来测试变换器的效果...然后,我们需要从变换器输出中删除 SoftMax 层,因为我们的输出节点不是概率而是实际值;接着,就可以开始进行训练了。...对于变换器的参数,如解码器和编码器层的数量等,还有很大的优化空间。上述实验不是一个完美的模型,它通过更好的调整和训练,可将结果起到一定的改善作用。

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    机器学习笔记(5):多类逻辑回归-手动添加隐藏层

    了解神经网络原理的同学们应该都知道,隐藏层越多,最终预测结果的准确度越高,但是计算量也越大,在上一篇的基础上,我们手动添加一个隐藏层,代码如下(主要参考自多层感知机 — 从0开始): from mxnet...手动添加了1个隐藏层,该层有256个节点 2. 多了一层,所以参数也变多了 3. 计算y=wx+b模型时,就要一层层来算了 4....另外激活函数换成了收敛速度更快的relu(参考:Deep learning系列(七)激活函数 ) 运行效果: ? 相对原始纯手动版本,准确率提升了不少!...tips:类似的思路,我们可以再手动添加第2层隐藏层,关键代码参考下面 ......#增加一层包含256个节点的隐藏层 num_hidden1 = 256 weight_scale1 = .01 #再增加一层包含512个节点的隐藏层 num_hidden2 = 512 weight_scale2

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