原生JS图片循环滚动代码，很常用的网页特效，页面加载默认图片自动向右滚动，当鼠标移到图片列表的右边时，图片向左滚动，鼠标移到图片列表的左边时，图片向右滚动，鼠标移动图片列表中间时停止滚动，鼠标移开图片列表时继续滚动。

随着网络的飞速发展，微博逐渐成为社交网络中信息传播及信息收集的重要平台，微博转发是微博信息传播的重要途径，研究微博转发问题对微博信息传播、微博营销、舆情监控有着极其重要的意义.影响微博转发的主要因素有：粉丝兴趣与微博文本的相似度，微博营销策略及用户粉丝数量的变化.以往的预测模型没有综合考虑这两方面因素，基于此，提出了一种基于循环神经网络的方法来对微博转发量级进行预测，首先利用SIM-LSTM模型构建微博转发趋势度，然后再利用TF-IDF构建粉丝兴趣和微博文本的相似度，最后通过神经网络模型来预测粉丝是否会转发该微博.实验结果表明本文提出的算法相对于其他预测算法F1评估值提高了近5%.

定义数组，使用循环输入数据，使用循环打印数组数据

原生jQuery编写轮播图，自己封装的的一个，只要引入一个类似于jQuery.min.js这样的文件驱动即可，简单易懂，上面的图片自己下载几张，改改路径，我引入了一个jquery-3.4.1.min.js的文件驱动，上网搜或者官网上下载都可以，找朋友发给你也行，这个轮播图刚进入的时候自行播放，点击左键上一张图片，点击右键下一张图片，鼠标悬停的时候看轮播图停止播放，鼠标离开轮播图继续播放，本轮播图很简单，也有一点点的小bug，一般人看不出来，不影响正常使用，很多地方都通用，原生jQuery还是很简单的，虽然现在很多都用vue或者react，但是有的也会继续使用jQuery，语法什么的都比较通俗易懂，写代码很简单，逻辑清晰了，思路清晰了，就好办了，大脑一定要清醒，代码格式要整齐，原生jQuery不难，这样的轮播图只是一个固定的，真正放到项目里面，要自己去改里面的值，调接口上面的相信大家都很厉害，写在方法里面，怎么实现都好写，我用的最多的就是自己写一个循环，图片就是后端传过来的数据，vscode，hbuilder，idea都能用，不是为了赚钱，只是为了大家一起开源，给祖国争光！哈哈哈哈哈哈哈

ScrollView比官方例子优化更好！！！ScrollView是比较常用的UI组件之一，游戏中的任务榜、排行榜都少不了它，实际使用中存在一个问题，例如：在排行榜中要显示前100名玩家，如果真的把这100名玩家的信息全部创建，并加载进ScrollView，对移动设备的宝贵内存会是巨大的浪费。其实玩家在屏幕上总能看到的最多只有7、8项而已，所以实际上只用创建比显示多一点的数量，再通过缓冲区实时动态更新数据，就可以给玩家呈现出尽可能多数量的列表（依内存而定，理论上无限），即节省内存，也不影响性能。

使用RNN循环神经网络实现对爬取的京东评论信息进行情感分析 其中包括源代码、数据集、停用词等

emd的matlab代码详解使用 Apache MXNet 的循环神经网络 在我们之前的笔记本中，我们使用了一种称为卷积神经网络 (CNN) 的深度学习技术来对 和 进行分类。 尽管 CNN 是一种强大的技术，但它无法从音频和文本等输入序列中学习时间特征。 此外，CNN 旨在学习具有固定长度卷积核的空间特征。 这些类型的神经网络称为前馈神经网络。 另一方面，循环神经网络（RNN）是一种可以学习时间特征的神经网络，比前馈神经网络具有更广泛的应用。 在本笔记本中，我们将开发一个循环神经网络，用于预测给定前一个单词或字符的单词或字符的概率。 几乎我们所有人的智能手机上都有一个预测键盘，它可以为超快速打字提示即将出现的单词。 循环神经网络使我们能够构建类似于 SwiftKey 的最先进的预测系统。 我们将首先介绍前馈神经网络的局限性。 接下来，我们将使用前馈神经网络实现一个基本的 RNN，它可以很好地了解 RNN 的工作原理。 之后，我们将使用 MxNet 的 gluon API 设计一个具有 LSTM 和 GRU 层的强大 RNN。 我们将使用这个 RNN 来生成文本。 我们还将讨论以下主题

jmeter压测脚本演示，循环读取数据，数据只被读取一次

基于改进的BP译码算法-LLR BP译码算法，在AwGN信道下，在量化范围、量化比特数、量化方式选择这三方面分别对输入信号和中间变量进行了性能仿真与对比，最后经过分析比较，提出了一种新型和有效的量化方案．笔者采用的奇偶校验码为基于802．16e标准的准循环低密度奇偶校验码(QC-LDPC)．在假设输入信号为等概输入，且设置译码算法中最大迭代次数为10的前提下，通过MATLAB仿真，可发现准循环低密度奇偶校验码不但具有良好的性能，而且更有利于硬件的实现．与此同时，与未量化的LLR BP译码算法相比，文中提出