大家看看这个效果,用怎么写..

xianxiliu 2002-07-21 06:56:02
当用户翻页时,表单也走动,
我很喜欢这个效果
不知哪位高手可以指点..有文件是或代码是最好了...

看看这..就是这样的
是Dreamweaver 还是 脚本

http://leehucomtypeb.51.net/cgi-bin/gb2000/gb.cgi?id=xianxiliu
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cmsoft 2002-07-21
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枫叶阁女士留言板
cmsoft 2002-07-21
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点击留言计数这个链接,然后在第五页第一个就是
xianxiliu 2002-07-21
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好多,我怎么知道是哪一个呀..说个名字..或下载的地址,谢了,给你分....
cmsoft 2002-07-21
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是的,
xianxiliu 2002-07-21
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是ASP写的不?
cmsoft 2002-07-21
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帮你找了,一样的,
http://www.aspsky.net/download/list.asp?id=1412
去下载吧
xianxiliu 2002-07-21
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问题是,事件怎样处理..上楼的兄弟:你有代码吗?
cmsoft 2002-07-21
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好象叫枫叶阁吧
cmsoft 2002-07-21
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www.asp300.com或www.aspsky.net里有
下载一个留言板,好象是一个女士的专用留言板
cmsoft 2002-07-21
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层来实现的
内容概要:本文围绕基于Basisformer模型的时间序列锂离子电池SOC(State of Charge,荷电状态)预测展开研究,利用PyTorch框架实现深度学习模型的构建与训练。通过将历史充放电数据作为输入,Basisformer能够有效捕捉电池状态的动态变化特征,提升SOC预测精度。文中详细介绍了模型结构设计、数据预处理流程、训练策略及实验结果分析,并与传统方法进行对比,验证了该方法在复杂工况下的优越性与鲁棒性。该研究不仅展示了Basisformer在时序建模中的潜力,也为电池管理系统提供了高精度的状态估计解决方案。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习理论知识,熟悉PyTorch框架,从事电池管理系统、新能源汽车或智能预测方向研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于电动汽车、储能系统等领域的电池SOC高精度实时估算;②为电池健康管理(BMS)提供可靠的状态输入;③推动深度学习在时间序列预测中的实际落地,提升现有预测模型的泛化能力与稳定性; 阅读建议:建议读者结合标题为【锂电池SOC估计】【PyTorch】基于Basisformer时间序列锂离子电池SOC预测研究(python代码实现)的资源,重点研读所提供的Python代码,深入理解数据处理方式与模型网络结构的设计思路,尝试调整超参数以观察对预测性能的影响,从而全面掌握Basisformer在时序建模中的优势、适用边界及工程化实现路径。

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