使用zk的bandbox和listbox实现的一个具有搜索功能的combobox(实现后台分页)

gaojiewyh

浏览: 759488 次
性别:
来自: 深圳

最近访客更多访客>>

whzresponse

zhilidali

baihui0648

cshui

博主相关

博客

微博

相册

留言

关于我

文章分类

社区版块

存档分类

博客分类：

zk开源框架

zk SQL Spring DAO Google

在图片附件中有效果图,可以先看一下.

先说下来由:因为不太喜欢zk的tree,也因为数据量实在太大,每次都用tree全部现实出来很耗费性能

所以就想到了google的搜索框,打算自己做一个.

整体思路是这样的:

做一个bandbox,里边包含一个textbox和一个listbox

textbox用于接收搜索的条件

listbox用于显示搜索的内容,选定后反填到bandbox中

step.1---页面(test.zul)

Html代码

<window id="testWnd" title="test" border="normal"
use="com.test.TestWindow" height="95%">
<grid width="60%">
<columns>
<column label=""/>
<column label=""/>
</columns>
<rows>
<row height="40px" spans="1,2">
名称:
<hbox>
<!--
autodrop属性实现bandbox的自动弹出
constraint属性是对bandbox的验证,其中"no empty"是非空验证
如果你想定义验证后显示的内容只需要"no empty: 你想显示的信息"就可以了
-->
<bandbox id="gxsmc" readonly="true" autodrop="true"
constraint="no empty" width="300px">
<bandpopup>
<hbox>
<label value="输入代码或名称查找:"></label>
<!-- 用于输入搜索条件的textbox
为其添加onChang和onOK事件
目前这个版本需要输入完成后将textbox失去焦点或按回车键才能显示搜索内容
我想做个类似google那种效果的,一直没搞成,所有的事件都试过了
希望高手们帮忙看看
-->
<textbox id="term" onChange="testWnd.initTest(self.value)"
onOK="testWnd.initTest(self.value)"/>
</hbox>
<vbox>
<listbox id="gxsList" width="320px" height="175px">
<listhead>
<listheader label="名称" width="300px" sort="auto" />
</listhead>
</listbox>
<paging id="gxsPag" pageSize="10"></paging>
</vbox>
</bandpopup>
</bandbox>
<image src="img/Centigrade-Widget-Icons/QuestionmarkButton-16x16.png" tooltip="title"
style="cursor:pointer" popup="title"/>操作说明
</hbox>
</row>
</rows>
</grid>
<popup id="title" width="300px">
<html>
单击左边输入框,输入管辖所代码或管辖所名称<br />
要求代码长度大于4位,名称长度大于2位<br />
输入完成后,按"回车(Enter)键"或"Tab"键选择
</html>
</popup>
</window>

<window id="testWnd" title="test" border="normal" 
	use="com.test.TestWindow" height="95%">
   	<grid width="60%">
		<columns>
			<column label=""/>
			<column label=""/>
		</columns>
		<rows>	
			<row height="40px" spans="1,2">
				名称:
				<hbox>
				<!-- 
					autodrop属性实现bandbox的自动弹出 
					constraint属性是对bandbox的验证,其中"no empty"是非空验证
					如果你想定义验证后显示的内容只需要"no empty: 你想显示的信息"就可以了
				-->
				<bandbox id="gxsmc" readonly="true" autodrop="true"
					constraint="no empty" width="300px">
					<bandpopup>
						<hbox>
							<label value="输入代码或名称查找:"></label>
							<!-- 用于输入搜索条件的textbox
								为其添加onChang和onOK事件
								目前这个版本需要输入完成后将textbox失去焦点或按回车键才能显示搜索内容
								我想做个类似google那种效果的,一直没搞成,所有的事件都试过了
								希望高手们帮忙看看
							 -->
							<textbox id="term" onChange="testWnd.initTest(self.value)"
								onOK="testWnd.initTest(self.value)"/>
						</hbox>
						<vbox>
						<!-- 用于显示搜索内容的listbox -->
						<listbox id="gxsList" width="320px" height="175px">
							<listhead>
								<listheader label="名称" width="300px" sort="auto" />
							</listhead>
						</listbox>
						<!-- 用于分页的控件 -->
						<paging id="gxsPag" pageSize="10"></paging>
					</vbox>
					</bandpopup>
				</bandbox>
				<image src="img/Centigrade-Widget-Icons/QuestionmarkButton-16x16.png" tooltip="title"
							style="cursor:pointer" popup="title"/>操作说明
				</hbox>
			</row>
		</rows>
	</grid>
	<popup id="title" width="300px">
		<html>
			单击左边输入框,输入管辖所代码或管辖所名称&lt;br /&gt;
			要求代码长度大于4位,名称长度大于2位&lt;br /&gt;
			输入完成后,按"回车(Enter)键"或"Tab"键选择
		</html>
	</popup>
</window>

step.2----建立页面use的后台类

Java代码

public class TestWindow extends Window {
private static final long serialVersionUID = 1L;
public void initTest(final String value) {
//这么做有点笨了,主要是怕sql语句报错,dao中也用了PreparedStatementSetter,主要是以防万一
if (value.contains("'") || value.contains("_")) {
try {
Messagebox.show("包含非法字符","提示",Messagebox.OK,Messagebox.INFORMATION);
return ;
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
//限制输入的条件的长度大于4的时候才去数据查找数据
if (value.getBytes().length >= 4) {
//spring
ApplicationContext ctx =
WebApplicationContextUtils.getRequiredWebApplicationContext(
(ServletContext)getDesktop().getWebApp().getNativeContext());
DtgkService dtgkService = (DtgkService)ctx.getBean("dtgkService");
//获得总条数
int maxNum = dtgkService.getGxsInfoCountByInput(value);
Paging pag = (Paging)getFellow("gxsPag");
pag.setTotalSize(maxNum);
final int PAGE_SIZE = pag.getPageSize();
//显示数据
reDramGxsInfo(value, 0, PAGE_SIZE);
//注册onpaging事件
pag.addEventListener("onPaging", new EventListener() {
public void onEvent(Event event) {
PagingEvent pe = (PagingEvent) event;
int pgno = pe.getActivePage();//页数(从零计算)
int start=pgno * PAGE_SIZE;
int end = start+PAGE_SIZE;
// System.out.println("pgno"+pgno+"\tstart+"+start+"\tend"+end);
reDramGxsInfo(value, start, end);
}
});
}
}
public void reDramGxsInfo(String value, int firstNum, int maxNum) {
final Listbox gxsBox = (Listbox) this.getFellow("gxsList");
gxsBox.getItems().clear();
final Bandbox combo = (Bandbox) this.getFellow("gxsmc");
ApplicationContext ctx =
WebApplicationContextUtils.getRequiredWebApplicationContext(
(ServletContext)getDesktop().getWebApp().getNativeContext());
DtgkService dtgkService = (DtgkService)ctx.getBean("dtgkService");
//根据条件搜索内容
List<Map<String, String>> gxsList = dtgkService.getGxsInfoByInput(value,firstNum,maxNum);
//填充到listbox中
for (Map<String, String> map : gxsList) {
Listitem item = new Listitem();
Listcell lc = new Listcell();
lc.setLabel(map.get("NAME"));
lc.setValue(map.get("CODE"));
lc.setParent(item);
gxsBox.appendChild(item);
}
//为listbox添加select事件,当选中数据后返填到bandbox中
gxsBox.addEventListener(Events.ON_SELECT, new EventListener() {
public void onEvent(Event e) throws Exception {
Listitem item = gxsBox.getSelectedItem();
List<Listcell> cellList = item.getChildren();
for (Listcell lc : cellList) {
combo.setValue(lc.getLabel()+","+lc.getValue());
}
combo.closeDropdown();
}});
}
}

public class TestWindow extends Window {

	private static final long serialVersionUID = 1L;
	
	public void initTest(final String value) {
		//这么做有点笨了,主要是怕sql语句报错,dao中也用了PreparedStatementSetter,主要是以防万一
		if (value.contains("'") || value.contains("_")) {
			try {
				Messagebox.show("包含非法字符","提示",Messagebox.OK,Messagebox.INFORMATION);
				return ;
			} catch (InterruptedException e) {
				e.printStackTrace();
			}
		}
		
		//限制输入的条件的长度大于4的时候才去数据查找数据
		if (value.getBytes().length >= 4) {
			//spring
			ApplicationContext ctx = 
				WebApplicationContextUtils.getRequiredWebApplicationContext(
					(ServletContext)getDesktop().getWebApp().getNativeContext());
			
			DtgkService dtgkService = (DtgkService)ctx.getBean("dtgkService");
			
			//获得总条数
			int maxNum = dtgkService.getGxsInfoCountByInput(value);
			
			Paging pag = (Paging)getFellow("gxsPag");
			pag.setTotalSize(maxNum);
			final int PAGE_SIZE = pag.getPageSize();
			
			//显示数据
			reDramGxsInfo(value, 0, PAGE_SIZE);
			
			//注册onpaging事件
			pag.addEventListener("onPaging", new EventListener() {
				public void onEvent(Event event) {
					PagingEvent pe = (PagingEvent) event;
					int pgno = pe.getActivePage();//页数(从零计算)
					int start=pgno * PAGE_SIZE;
					int end = start+PAGE_SIZE;
//					System.out.println("pgno"+pgno+"\tstart+"+start+"\tend"+end);
					reDramGxsInfo(value, start, end);
				}
			});
		}
			
	}
	
	public void reDramGxsInfo(String value, int firstNum, int maxNum) {
		final Listbox gxsBox = (Listbox) this.getFellow("gxsList");
		gxsBox.getItems().clear();
		final Bandbox combo = (Bandbox) this.getFellow("gxsmc");
		ApplicationContext ctx = 
			WebApplicationContextUtils.getRequiredWebApplicationContext(
				(ServletContext)getDesktop().getWebApp().getNativeContext());
		
		DtgkService dtgkService = (DtgkService)ctx.getBean("dtgkService");
		//根据条件搜索内容
		List<Map<String, String>> gxsList = dtgkService.getGxsInfoByInput(value,firstNum,maxNum);
		//填充到listbox中
		for (Map<String, String> map : gxsList) {
			Listitem item = new Listitem();
			Listcell lc = new Listcell();
			lc.setLabel(map.get("NAME"));
			lc.setValue(map.get("CODE"));
			lc.setParent(item);
			gxsBox.appendChild(item);
		}
	
		//为listbox添加select事件,当选中数据后返填到bandbox中
		gxsBox.addEventListener(Events.ON_SELECT, new EventListener() {
	
			public void onEvent(Event e) throws Exception {
				Listitem item = gxsBox.getSelectedItem();
				List<Listcell> cellList = item.getChildren();
				for (Listcell lc : cellList) {
					combo.setValue(lc.getLabel()+","+lc.getValue());
				}
				combo.closeDropdown();
			}});
	}

}

step.3---service的方法就两句话,一块贴出来了

Java代码

/**
* 获取信息,根据输入框的录入
* @param value
* @param firstNum
* @param maxNum
* @return
*/
public List<Map<String, String>> getGxsInfoByInput(String value, int firstNum, int maxNum) {
return this.userDao.queryGxsByInput(value, firstNum, maxNum);
}
/**
* 获取count
* @param value
* @return
*/
public int getGxsInfoCountByInput(String value) {
return this.userDao.queryGxsCountByInput(value);
}

/**
	 * 获取信息,根据输入框的录入
	 * @param value
	 * @param firstNum
	 * @param maxNum
	 * @return
	 */
	public List<Map<String, String>> getGxsInfoByInput(String value, int firstNum, int maxNum) {
		return this.userDao.queryGxsByInput(value, firstNum, maxNum);
	}
	
	/**
	 * 获取count
	 * @param value
	 * @return
	 */
	public int getGxsInfoCountByInput(String value) {
		return this.userDao.queryGxsCountByInput(value);
	}

step.4-----dao

Java代码

public int queryGxsCountByInput(final String value) {
String sql = "SELECT DISTINCT COUNT(*) FROM " +
"TABLENAME WHERE CODE LIKE '%"+value+"%' OR NAME LIKE '%"+value+"%'";
return this.getJdbcTemplate().queryForInt(sql);
}
public List<Map<String, String>> queryGxsByInput(final String value, int firstNum, int maxNum) {
String sql = "SELECT * FROM (SELECT DISTINCT ROWNUM AS RN, T.CODE,T.NAME FROM " +
"TABLENAME T WHERE T.CODE LIKE ? OR T.NAME LIKE ?) WHERE RN>"+firstNum+" AND RN<="+maxNum;
return this.getJdbcTemplate().query(sql, new PreparedStatementSetter(){
public void setValues(PreparedStatement pst) throws SQLException {
pst.setString(1, "%"+value+"%");
pst.setString(2, "%"+value+"%");
}}, new GxsMapper());
}
protected class GxsMapper implements RowMapper {
public Object mapRow(ResultSet rs, int rowNum) throws SQLException {
Map<String, String> gxsMap = new HashMap<String, String>();
gxsMap.put("CODE", rs.getString("CODE"));
gxsMap.put("NAME", rs.getString("NAME"));
return gxsMap;
}
}

public int queryGxsCountByInput(final String value) {
		String sql = "SELECT DISTINCT COUNT(*) FROM " +
			"TABLENAME WHERE CODE LIKE '%"+value+"%' OR NAME LIKE '%"+value+"%'";
		return this.getJdbcTemplate().queryForInt(sql);
	}


public List<Map<String, String>> queryGxsByInput(final String value, int firstNum, int maxNum) {
		String sql = "SELECT * FROM (SELECT DISTINCT ROWNUM AS RN, T.CODE,T.NAME FROM " +
			"TABLENAME T WHERE T.CODE LIKE ? OR T.NAME LIKE ?) WHERE RN>"+firstNum+" AND RN<="+maxNum;
		
		return this.getJdbcTemplate().query(sql, new PreparedStatementSetter(){

			public void setValues(PreparedStatement pst) throws SQLException {
				pst.setString(1, "%"+value+"%");
				pst.setString(2, "%"+value+"%");
				
			}}, new GxsMapper());
	}
	
	protected class GxsMapper implements RowMapper {

		public Object mapRow(ResultSet rs, int rowNum) throws SQLException {
			Map<String, String> gxsMap = new HashMap<String, String>();
			gxsMap.put("CODE", rs.getString("CODE"));
			gxsMap.put("NAME", rs.getString("NAME"));
			
			return gxsMap;
		}
		
	}

分享到：

获取鼠标位置 | 隐藏页面滚动条

2009-06-10 14:37
浏览 3936
评论(0)
查看更多

发表评论

您还没有登录,请您登录后再发表评论

相关推荐

zk学习教程: - **Radio**: 单选按钮，多个选项中选择一个。 - **Checkbox**: 复选框，多个选项中可以多选。 - **Combobox**: 下拉组合框，结合了下拉列表和输入框的功能。 - **Bandbox**: 结合了按钮和下拉列表的功能。 - **Grid...

机械原理课程设计破碎机.doc: 机械原理课程设计破碎机.doc

电子设计论文施密特触发器电子设计论文施密特触发器: 电子设计论文施密特触发器电子设计论文施密特触发器

电子设计论文往返式流动灯电子设计论文往返式流动灯: 电子设计论文往返式流动灯电子设计论文往返式流动灯

基于深度学习来实现序列到序列.zip: 深度学习是机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络的研究，特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征，这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分： 1. **神经网络（Neural Networks）**：深度学习的基础是人工神经网络，它是由多个层组成的网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成，神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络（Feedforward Neural Networks）**：这是最常见的神经网络类型，信息从输入层流向隐藏层，最终到达输出层。 3. **卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）**：这种网络特别适合处理具有网格结构的数据，如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）**：这种网络能够处理序列数据，如时间序列或自然语言，因为它们具有记忆功能，能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）**：LSTM 是一种特殊的 RNN，它能够学习长期依赖关系，非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）**：由两个网络组成，一个生成器和一个判别器，它们相互竞争，生成器生成数据，判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**：如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等，这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数（Activation Functions）**：如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等，它们在神经网络中用于添加非线性，使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数（Loss Functions）**：用于评估模型的预测与真实值之间的差异，常见的损失函数包括均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等。 10. **优化算法（Optimization Algorithms）**：如梯度下降（Gradient Descent）、随机梯度下降（SGD）、Adam 等，用于更新网络权重，以最小化损失函数。 11. **正则化（Regularization）**：技术如 Dropout、L1/L2 正则化等，用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习（Transfer Learning）**：利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。深度学习在许多领域都取得了显著的成就，但它也面临着一些挑战，如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。

美国扩大电动汽车充电基础设施政策（英文）.pdf: 政策背景与动机：签署法案：2021年11月15日，拜登总统签署了《基础设施投资和就业法案》（IIJA），旨在通过多项措施推动美国电动汽车充电基础设施的扩张。市场增长：随着电动汽车市场的快速增长，对充电基础设施的需求也日益增加，政府政策成为推动这一发展的关键力量。电动汽车充电基础：充电技术：电动汽车充电技术通常分为三级，各级充电速度和功率不同，满足不同场景下的充电需求。充电站类型：包括公共、私人及工作场所充电站，各自具有不同的访问限制和使用特点。市场趋势与现状：市场增长：EV市场增长依赖技术进步、成本降低及充电便利性的提高。充电站数量：截至2022年10月，美国公共和私人充电站总数超过50,000个，其中93%为公共充电站。区域差异：充电站分布存在地区差异，部分低收入社区充电基础设施不足。政策与项目： NEVI公式计划：通过IIJA设立的国家电动汽车基础设施（NEVI）公式计划，为各州提供资金以建设EV充电站。税收抵免：扩展了替代燃料汽车加油站的税收抵免政策，包括EV充电站，以激励投资者。联合办公室：DOT和DOE成立联合办公室，负责NEVI计划的实施和监管，确保

电子设计论文照明过暗提醒电路电子设计论文照明过暗提醒电路: 电子设计论文照明过暗提醒电路电子设计论文照明过暗提醒电路

前端，HTML+CSS的综合案例，网页开发: 我选用的软件是：Visual Studio CODE，这个软件在前端开发中十分常用，且提供了很大的便利。当然也可以用记事本开发，记得把后缀名改成.html 还有我的CSS使用的是内部样式表。写在head标签下。用到的标签有 <h1></h1> <img src="lyf.jpg" class="god"> <p> </p> 就是这三个标签，构成了HTML的主体架构。而CSS则是设置了以下形式。 font-size: 16px; line-height: 32px; font-family: "Microsoft Yahei"; text-align: left; text-indent：2em; text-decoration: none; color: #888888 width：66px

MFC MAPI 源码和可执行文件: 大名鼎鼎的MFC MAPI 源码和可执行文件，是开发OUTLOOK插件的好帮手。

机械原理课程设计插床机构机械设计.doc: 机械原理课程设计插床机构机械设计.doc

基于深度学习的音频分类前端App.zip: 深度学习是机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络的研究，特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征，这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分： 1. **神经网络（Neural Networks）**：深度学习的基础是人工神经网络，它是由多个层组成的网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成，神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络（Feedforward Neural Networks）**：这是最常见的神经网络类型，信息从输入层流向隐藏层，最终到达输出层。 3. **卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）**：这种网络特别适合处理具有网格结构的数据，如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）**：这种网络能够处理序列数据，如时间序列或自然语言，因为它们具有记忆功能，能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）**：LSTM 是一种特殊的 RNN，它能够学习长期依赖关系，非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）**：由两个网络组成，一个生成器和一个判别器，它们相互竞争，生成器生成数据，判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**：如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等，这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数（Activation Functions）**：如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等，它们在神经网络中用于添加非线性，使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数（Loss Functions）**：用于评估模型的预测与真实值之间的差异，常见的损失函数包括均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等。 10. **优化算法（Optimization Algorithms）**：如梯度下降（Gradient Descent）、随机梯度下降（SGD）、Adam 等，用于更新网络权重，以最小化损失函数。 11. **正则化（Regularization）**：技术如 Dropout、L1/L2 正则化等，用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习（Transfer Learning）**：利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。深度学习在许多领域都取得了显著的成就，但它也面临着一些挑战，如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。

基于BERT模型的深度学习中文文本分类实现，包含大约20000条新闻的训练和测试集，包装有简单HTTP接口可供调用。.zip: 深度学习是机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络的研究，特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征，这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分： 1. **神经网络（Neural Networks）**：深度学习的基础是人工神经网络，它是由多个层组成的网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成，神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络（Feedforward Neural Networks）**：这是最常见的神经网络类型，信息从输入层流向隐藏层，最终到达输出层。 3. **卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）**：这种网络特别适合处理具有网格结构的数据，如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）**：这种网络能够处理序列数据，如时间序列或自然语言，因为它们具有记忆功能，能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）**：LSTM 是一种特殊的 RNN，它能够学习长期依赖关系，非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）**：由两个网络组成，一个生成器和一个判别器，它们相互竞争，生成器生成数据，判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**：如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等，这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数（Activation Functions）**：如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等，它们在神经网络中用于添加非线性，使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数（Loss Functions）**：用于评估模型的预测与真实值之间的差异，常见的损失函数包括均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等。 10. **优化算法（Optimization Algorithms）**：如梯度下降（Gradient Descent）、随机梯度下降（SGD）、Adam 等，用于更新网络权重，以最小化损失函数。 11. **正则化（Regularization）**：技术如 Dropout、L1/L2 正则化等，用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习（Transfer Learning）**：利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。深度学习在许多领域都取得了显著的成就，但它也面临着一些挑战，如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。

《化工设备机械基础》课程设计 IB储罐设计.doc.doc: 《化工设备机械基础》课程设计 IB储罐设计.doc.doc

机械原理课程设计网球自动捡球机.doc: 机械原理课程设计网球自动捡球机.doc

EKFUKFCKF录屏.mp4: EKFUKFCKF录屏.mp4

仿新浪读书小程序源码学习: 仿新浪读书小程序源码学习

基于科大讯飞AI营销算法比赛实现CTR深度学习方法.zip: 深度学习是机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络的研究，特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征，这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分： 1. **神经网络（Neural Networks）**：深度学习的基础是人工神经网络，它是由多个层组成的网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成，神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络（Feedforward Neural Networks）**：这是最常见的神经网络类型，信息从输入层流向隐藏层，最终到达输出层。 3. **卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）**：这种网络特别适合处理具有网格结构的数据，如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）**：这种网络能够处理序列数据，如时间序列或自然语言，因为它们具有记忆功能，能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）**：LSTM 是一种特殊的 RNN，它能够学习长期依赖关系，非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）**：由两个网络组成，一个生成器和一个判别器，它们相互竞争，生成器生成数据，判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**：如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等，这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数（Activation Functions）**：如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等，它们在神经网络中用于添加非线性，使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数（Loss Functions）**：用于评估模型的预测与真实值之间的差异，常见的损失函数包括均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等。 10. **优化算法（Optimization Algorithms）**：如梯度下降（Gradient Descent）、随机梯度下降（SGD）、Adam 等，用于更新网络权重，以最小化损失函数。 11. **正则化（Regularization）**：技术如 Dropout、L1/L2 正则化等，用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习（Transfer Learning）**：利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。深度学习在许多领域都取得了显著的成就，但它也面临着一些挑战，如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。

ecbbc商城系统源码 BSD开源协议多商户购物商城系统: ecbbc多商户系统BSD开源协议，和yii2框架一样的开源协议，做国内首款真正开源BSD的多商户系统，欢迎大家研究学习，商用项目使用。Fecbbc多商户购物商城系统BSD一：多商户介绍Fecbbc多商户系统正式开源免费，BSD开源协议，和yii2框架一样的开源协议，真正商用免费授权。做国内首款真正开源BSD的多商户系统，欢迎大家研究学习，商用项目使用。

机械设计课程设计同轴式二级减速器.doc: 机械设计课程设计同轴式二级减速器.doc

网页设计期末大作业基于HTML+CSS的仿中国银行网站源代码: 网页设计期末大作业基于HTML+CSS的仿中国银行网站源代码

最近访客 更多访客>>

博主相关

文章分类

社区版块

存档分类

最新评论

使用zk的bandbox和listbox实现的一个具有搜索功能的combobox(实现后台分页)

评论

发表评论

相关推荐

采用java.util.concurrent.Semaphore 类实现对资源限制访问量

zk中message的封装

zk如何调用本地javascript代码向服务器端发送数据

试着用zk结合hibernaet实现分页查询

根据sql查询实现zk Listbox翻页显示数据

zk中定义布局模版实现

zk中动态产生多个组件的实现

zk框架中常见问题的解决续

zk框架中常见问题的解决

zk中zul页面中组件的id和java类中的变量绑定实现

zk组件开发指南(3)

zk组件开发指南(2)

zk组件开发指南(1)

zk组件开发指南(目录）

最近访客更多访客>>