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Zaгathustra
科研工作深度学习神经网络机器学习
我们认为,SNNs最大的优势在于其能够充分利用基于时空事件的信息。今天,我们有相当成熟的神经形态传感器,来记录环境实时的动态改变。这些动态感官数据可以与SNNs的时间处理能力相结合,以实现超低能耗的计算。在此类传感器中使用SNNs主要受限于缺乏适当的训练算法,从而可以有效地利用尖峰神经元的时间信息。实际上就精度而言,在大多数学习任务中SNNs的效果仍落后于第二代的深度学习。很明显,尖峰神经元可以实
- 《一文吃透!NLTK与SpaCy,自然语言处理的神兵利器》
人工智能深度学习
在人工智能的璀璨星空中,自然语言处理(NLP)无疑是最为耀眼的领域之一。它让机器能够理解、处理和生成人类语言,极大地推动了智能交互的发展。而在Python的NLP工具库中,NLTK和SpaCy就像两把锋利的宝剑,各自散发着独特的光芒。今天,就让我们深入探究这两款工具的使用技巧与优势,为你的NLP之旅增添强大助力。一、NLTK:自然语言处理的瑞士军刀NLTK(NaturalLanguageToolk
- 架构设计系列(四):设计模式
Resean0223
架构设计SystemDesign101设计模式java系统架构架构
一、概述 设计模式是软件开发中常见问题的可重用解决方案,它们为构建更好的软件提供了蓝图。它们不是具体的代码,而是一种设计思想或模板,可以帮助开发人员更高效地构建可维护、可扩展的软件。二、开发必须掌握的18个关键的设计模式2.1设计模式的分类创建型模式(CreationalPatterns)解决对象创建的问题,提供灵活的对象创建机制。结构型模式(StructuralPatterns)解决类和对象的组
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瑕疵
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让学习成为一种生活方式
生物信息学泛基因组基因组泛基因组
GenomicstructuralvariantsconstrainandfacilitateadaptationinnaturalpopulationsofTheobromacacao,thechocolatetree基因组结构变异在可可树(Theobromacacao)自然种群中的适应性限制与促进作用意义基因组结构变异(SVs)是适应和物种形成的重要因素,但我们对其整体适应性后果的理解仍然有限
- PS931 Bayesian Approaches to Behavioural Science
后端
DataAnalysisAssignmentPS931-BayesianApproachestoBehaviouralScienceSpringTerm2025(updated:2024-11-27)•Thisassessmentcountsfor42%ofyouroverallgrade.•SubmissionInstructions:Submityoursolutionasonehtmlorp
- cnn以及例子
阿拉斯攀登
机器学习cnn人工智能神经网络
cnnCNN即卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork),是一种专门为处理具有网格结构数据(如图像、音频)而设计的深度学习模型,在计算机视觉、语音识别等诸多领域都有广泛应用。以下是CNN的详细介绍:基本原理卷积层:是CNN的核心组成部分,通过卷积核在数据上滑动进行卷积操作,自动提取数据中的局部特征。例如,在处理图像时,卷积核可以检测图像中的边缘、线条等简单特征。卷积操作大
- 【论文解读】神经网络就像“数学乐高积木”:多层前馈网络如何用简单函数拼接复杂世界
神经美学茂森
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K.Hornik,M.Stinchcombe,andH.White.Multilayerfeed-forwardnetworksareuniversalapproximators.NeuralNet-works,2(5):359-366,1989论文解读神经网络就像“数学乐高积木”:多层前馈网络如何用简单函数拼接复杂世界第一节:通俗解释——万能近似定理的核心思想万能近似定理(UniversalAp
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静静喜欢大白
随记医疗影像transformer深度学习人工智能
目录1、简介2、Transformer解决问题技术概览核心组成自注意力机制(Self-AttentionMechanism)多头注意力机制(Multi-HeadAttention)前馈神经网络(Feed-ForwardNeuralNetwork)位置编码(PositionalEncoding)残差连接与标准化框架认识1.输入输出2.Encoder3.Decoder4.训练过程5.Positione
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人工智能python人工智能
1.MindStudio介绍华为MindStudio是一款集成开发环境(IDE),用于AscendAI处理器的开发调试。它支持模型训练、推理、算子开发、性能优化等AI任务,并依赖CANN(ComputeArchitectureforNeuralNetworks)作为计算架构基础。本指南介绍如何在KunLunG2280服务器上安装MindStudio,包括环境准备、依赖安装、CANN安装及MindS
- 人工智能之自然语言处理技术演进
香橙薄荷心
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自然语言处理技术演进自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是人工智能的重要分支,旨在使计算机能够理解、生成和处理人类语言。近年来,NLP技术经历了从规则驱动到数据驱动的革命性演进,尤其是在深度学习和大规模预训练模型的推动下,取得了显著突破。本文将深入探讨NLP技术的演进历程、核心模型及其应用,并通过具体案例和代码示例帮助读者理解其实际应用。1.NLP技术演进历程
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什么是自然语言处理(NLP)?自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是人工智能(AI)的一个重要分支,研究如何让计算机理解、生成、分析和与人类语言进行交互。换句话说,NLP是让机器像人一样“读、写、听、说”的技术,它结合了语言学、机器学习、计算机科学等多学科知识。NLP的核心目标是将非结构化的自然语言(如文本和语音)转化为结构化数据,使机器能够高效处理、分析和生
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- N-Beats:一种用于时间序列预测的纯前馈神经网络模型
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介绍N-Beats(NeuralBasisExpansionAnalysisforInterpretableTimeSeriesForecasting)是一种基于纯前馈神经网络的时间序列预测模型,由BorisOreshkin等人在2019年提出。与传统的递归神经网络(如LSTM和GRU)不同,N-Beats通过堆叠多个简单的前馈块来生成预测,具有高度的可解释性和灵活性。工作原理模型架构N-Beat
- DeepSeek图神经网络(Graph Neural Networks, GNNs)基础与实践
Evaporator Core
Python开发经验深度学习DeepSeek快速入门神经网络人工智能深度学习
图神经网络(GraphNeuralNetworks,GNNs)是一种专门用于处理图结构数据的深度学习模型。与传统的神经网络不同,GNNs能够捕捉节点之间的关系和图的全局结构,广泛应用于社交网络分析、推荐系统、化学分子建模等领域。DeepSeek提供了强大的工具和API,帮助我们高效地构建和训练图神经网络。本文将详细介绍如何使用DeepSeek进行图神经网络的基础与实践,并通过代码示例帮助你掌握这些
- Unity Shader Graph 2D - Procedural程序化形状之波形
HahaGiver666
UnityShaderGraph2Dunity游戏引擎着色器
在UnityShaderGraph中,可以通过节点来构建一些程序化的图形形状,本文将通过使用ShaderGraph中的节点来创建一个圆状的波形动画图形,从而进一步的来实践和应用ShaderGraph的节点。创建基础的圆状波形图需要使用到的节点有PolarCoordinates即极坐标,该坐标以半径为X轴,然后某一半径转一圈即为该X值的Y轴。由于我们要实现圆状波形图,那么就需要用到Y轴,将极坐标使用
- 深度神经网络(Deep Neural Networks, DNNs)
CaiGuoHui1
dnn神经网络深度学习人工智能
引言(1)简介:什么是深度神经网络?深度神经网络(DeepNeuralNetworks,DNNs)是机器学习的一种复杂形式,属于广义的人工神经网络(ArtificialNeuralNetworks,ANNs)的范畴。它们设计用来模仿人类大脑的处理方式,通过多层(即“深度”)的神经元结构处理数据,从而解决各种复杂的数据驱动问题。这些网络通过多个隐藏层连接输入和输出层,每层都包含多个神经元,这些神经元
- 了解深度神经网络模型(Deep Neural Networks, DNN)
huaqianzkh
未来技术dnn人工智能神经网络
深度神经网络模型(DeepNeuralNetworks,DNN)深度神经网络模型是一种包含多个隐藏层的神经网络,能够通过多层次的非线性变换从数据中提取复杂特征,广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。基本结构输入层:接收原始数据。隐藏层:包含多个层,每层有多个神经元,通过非线性激活函数处理数据。输出层:生成最终预测或分类结果。主要特点多层次结构:通过多个隐藏层逐步提取高层次特征。非线性变换:使用激
- 10. 神经网络(二.多层神经网络模型)
啊波次得饿佛哥
AI人工智能神经网络人工智能深度学习
多层神经网络(Multi-LayerNeuralNetwork),也称为深度神经网络(DeepNeuralNetwork,DNN),是机器学习中一种重要的模型,能够通过多层次的非线性变换解决复杂的分类、回归和模式识别问题。以下是其详细介绍:1.基本概念多层神经网络由多个层(Layer)堆叠而成,包括:输入层(InputLayer):接收原始数据(如图像像素、文本向量等)。隐藏层(HiddenLay
- 神经网络(Neural Network)
ningmengjing_
神经网络深度学习人工智能
引言神经网络,作为人工智能和机器学习领域的核心组成部分,近年来在诸多领域取得了显著的进展。受生物神经系统的启发,神经网络通过模拟人脑神经元的工作机制,能够从大量数据中学习复杂的模式和关系。其强大的非线性建模能力使其在图像识别、自然语言处理、语音识别和预测分析等任务中表现出色。神经网络的基本构建单元是神经元,每个神经元接收多个输入信号,通过加权求和并应用激活函数来生成输出。通过将这些神经元分层组织,
- Neural Radiance Fields (NeRF) 和 3D Gaussian Splatting区别
鬼马行天
深度学习/AIGC3dAIGC
NeuralRadianceFields(NeRF)和3DGaussianSplatting是两种用于3D场景重建和渲染的技术。它们都旨在创建高质量的3D图像,但它们的技术原理和应用场景有所不同。1.NeuralRadianceFields(NeRF)NeRF使用深度学习技术,特别是一种密集的神经网络(通常是多层感知机,MLP),来建模复杂的3D场景。它通过训练一个神经网络来预测给定3D位置和观察
- FaceLit: Neural 3D Relightable Faces 项目教程
孙双曙Janet
FaceLit:Neural3DRelightableFaces项目教程ml-facelitOfficialrepositoryofFaceLit:Neural3DRelightableFaces(CVPR2023)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ml/ml-facelit1.项目介绍FaceLit:Neural3DRelightableFaces是由App
- NeRF与3D Gaussian的异同对比
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视觉SLAMNeRF与3DGS3d人工智能深度学习
NeRF(NeuralRadianceFields)和3DGaussianSplatting是两种不同的3D场景表示与渲染技术,分属两个派系。那他两有啥区别呢?核心区别在于场景的表示方式、优化目标及渲染效率。1.核心区别特性NeRF3DGaussianSplatting表示方式隐式表示:通过神经网络(MLP)学习场景的辐射场(颜色和密度)。显式表示:用3D高斯分布显式建模场景中的点云或粒子。优化目
- Android车机DIY开发之软件篇(十二)编译Automotive OS错误(3)
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车机DIYandroidarm开发嵌入式硬件经验分享
Android车机DIY开发之软件篇(十二)编译AutomotiveOS错误(3)问题[85%113538/132897]//hardware/interfaces/neuralnetworks/1.1/utils:neuralnetworks_utils_hal_1_1clang++src/Device.cpp[85%113539/132897]//hardware/interfaces/neu
- XVIII Open Cup named after E.V. Pankratiev. GP of Urals
weixin_33738578
ui
A.Nutella’sLife斜率优化DP显然,CDQ分治后按$a$排序建线段树,每层维护凸包,查询时不断将队首弹出即可。时间复杂度$O(n\log^2n)$。#include#includeusingnamespacestd;typedeflonglongll;typedefpairP;constintN=100010,M=262150;intn,i,a[N],cb;llf[N],g[N],w[
- coarse-to-fine(1) CF-DRNet
momoka9
论文笔记python
1、Coarse-to-fineclassificationfordiabeticretinopathygradingusingconvolutionalneuralnetwork使用卷积神经网络对糖尿病视网膜病变分级进行从粗到细的分类。ArtificialIntelligenceinMedicineVolume108,August2020,101936亮点首次提出了一个分层的从粗到细的糖尿病视网
- 翻译模型
daisy190127
翻译模型
翻译模型发展史1980年,提出基于规则的翻译1993年,IBM提出基于词的统计翻译模型2003年,Koehn提出基于短语的统计翻译模型2014年,谷歌和蒙特利尔大学提出端到端神经网络机器翻译,SequencetoSequenceLearningwithNeuralNetworks和LearningPhraseRepresentationsusingRNNEncoder–DecoderforStat
- PyTorch深度学习实战(42)——图像字幕生成
盼小辉丶
深度学习pytorch人工智能
PyTorch深度学习实战(42)——图像字幕生成0.前言1.图像字幕1.1基本概念1.2模型分析1.3数据集分析2.图像字幕生成模型小结系列链接0.前言图像字幕生成(Imagecaptioning)模型是一种将图像与对应描述文字关联起来的神经网络模型,其主要目标是根据给定的图像生成描述性的自然语言字幕。模型通常由两个主要组件,卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,C
- 【深度学习】不同领域中对于token的理解
小小小小祥
深度学习easyui人工智能算法
在计算机科学中,“Token”这个术语通常指一串字符或符号在安全领域,它常常指代密钥或访问令牌在自然语言处理(NLP)中,Token通常是文本处理的最小单元,可能是一个单词、词组,或者一个符号如何理解token?假设要让AI识别一句话:"Ilovenaturallanguageprocessing!"对于机器来说,它并不会直接理解这句话的含义,而是需要先将这句话拆解成一个个Token单元进行处理。
- 【AI原理解析】— Gemini模型
coolkidlan
AI学习路径AIGC人工智能AIGC
目录1.模型概述定义特点2.模型基础与架构模型架构模型尺寸3.多模态处理能力输入处理数据处理训练过程4.技术细节与优化预训练上下文长度注意机制5.安全性与编程能力安全性评估编程能力6.模型发布与应用发布时间应用方向7.性能评估8.数学基础8.1Transformer解码器基础8.1.1自注意力机制(Self-Attention)8.1.2前馈神经网络(Feed-ForwardNeuralNetwo
- springmvc 下 freemarker页面枚举的遍历输出
杨白白
enumfreemarker
spring mvc freemarker 中遍历枚举
1枚举类型有一个本地方法叫values(),这个方法可以直接返回枚举数组。所以可以利用这个遍历。
enum
public enum BooleanEnum {
TRUE(Boolean.TRUE, "是"), FALSE(Boolean.FALSE, "否");
- 实习简要总结
byalias
工作
来白虹不知不觉中已经一个多月了,因为项目还在需求分析及项目架构阶段,自己在这段
时间都是在学习相关技术知识,现在对这段时间的工作及学习情况做一个总结:
(1)工作技能方面
大体分为两个阶段,Java Web 基础阶段和Java EE阶段
1)Java Web阶段
在这个阶段,自己主要着重学习了 JSP, Servlet, JDBC, MySQL,这些知识的核心点都过
了一遍,也
- Quartz——DateIntervalTrigger触发器
eksliang
quartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2208559 一.概述
simpleTrigger 内部实现机制是通过计算间隔时间来计算下次的执行时间,这就导致他有不适合调度的定时任务。例如我们想每天的 1:00AM 执行任务,如果使用 SimpleTrigger,间隔时间就是一天。注意这里就会有一个问题,即当有 misfired 的任务并且恢复执行时,该执行时间
- Unix快捷键
18289753290
unixUnix;快捷键;
复制,删除,粘贴:
dd:删除光标所在的行 &nbs
- 获取Android设备屏幕的相关参数
酷的飞上天空
android
包含屏幕的分辨率 以及 屏幕宽度的最大dp 高度最大dp
TextView text = (TextView)findViewById(R.id.text);
DisplayMetrics dm = new DisplayMetrics();
text.append("getResources().ge
- 要做物联网?先保护好你的数据
蓝儿唯美
数据
根据Beecham Research的说法,那些在行业中希望利用物联网的关键领域需要提供更好的安全性。
在Beecham的物联网安全威胁图谱上,展示了那些可能产生内外部攻击并且需要通过快速发展的物联网行业加以解决的关键领域。
Beecham Research的技术主管Jon Howes说:“之所以我们目前还没有看到与物联网相关的严重安全事件,是因为目前还没有在大型客户和企业应用中进行部署,也就
- Java取模(求余)运算
随便小屋
java
整数之间的取模求余运算很好求,但几乎没有遇到过对负数进行取模求余,直接看下面代码:
/**
*
* @author Logic
*
*/
public class Test {
public static void main(String[] args) {
// TODO A
- SQL注入介绍
aijuans
sql注入
二、SQL注入范例
这里我们根据用户登录页面
<form action="" > 用户名:<input type="text" name="username"><br/> 密 码:<input type="password" name="passwor
- 优雅代码风格
aoyouzi
代码
总结了几点关于优雅代码风格的描述:
代码简单:不隐藏设计者的意图,抽象干净利落,控制语句直截了当。
接口清晰:类型接口表现力直白,字面表达含义,API 相互呼应以增强可测试性。
依赖项少:依赖关系越少越好,依赖少证明内聚程度高,低耦合利于自动测试,便于重构。
没有重复:重复代码意味着某些概念或想法没有在代码中良好的体现,及时重构消除重复。
战术分层:代码分层清晰,隔离明确,
- 布尔数组
百合不是茶
java布尔数组
androi中提到了布尔数组;
布尔数组默认的是false, 并且只会打印false或者是true
布尔数组的例子; 根据字符数组创建布尔数组
char[] c = {'p','u','b','l','i','c'};
//根据字符数组的长度创建布尔数组的个数
boolean[] b = new bool
- web.xml之welcome-file-list、error-page
bijian1013
javaweb.xmlservleterror-page
welcome-file-list
1.定义:
<welcome-file-list>
<welcome-file>login.jsp</welcome>
</welcome-file-list>
2.作用:用来指定WEB应用首页名称。
error-page1.定义:
<error-page&g
- richfaces 4 fileUpload组件删除上传的文件
sunjing
clearRichfaces 4fileupload
页面代码
<h:form id="fileForm"> <rich:
- 技术文章备忘
bit1129
技术文章
Zookeeper
http://wenku.baidu.com/view/bab171ffaef8941ea76e05b8.html
http://wenku.baidu.com/link?url=8thAIwFTnPh2KL2b0p1V7XSgmF9ZEFgw4V_MkIpA9j8BX2rDQMPgK5l3wcs9oBTxeekOnm5P3BK8c6K2DWynq9nfUCkRlTt9uV
- org.hibernate.hql.ast.QuerySyntaxException: unexpected token: on near line 1解决方案
白糖_
Hibernate
文章摘自:http://blog.csdn.net/yangwawa19870921/article/details/7553181
在编写HQL时,可能会出现这种代码:
select a.name,b.age from TableA a left join TableB b on a.id=b.id
如果这是HQL,那么这段代码就是错误的,因为HQL不支持
- sqlserver按照字段内容进行排序
bozch
按照内容排序
在做项目的时候,遇到了这样的一个需求:
从数据库中取出的数据集,首先要将某个数据或者多个数据按照地段内容放到前面显示,例如:从学生表中取出姓李的放到数据集的前面;
select * fro
- 编程珠玑-第一章-位图排序
bylijinnan
java编程珠玑
import java.io.BufferedWriter;
import java.io.File;
import java.io.FileWriter;
import java.io.IOException;
import java.io.Writer;
import java.util.Random;
public class BitMapSearch {
- Java关于==和equals
chenbowen00
java
关于==和equals概念其实很简单,一个是比较内存地址是否相同,一个比较的是值内容是否相同。虽然理解上不难,但是有时存在一些理解误区,如下情况:
1、
String a = "aaa";
a=="aaa";
==> true
2、
new String("aaa")==new String("aaa
- [IT与资本]软件行业需对外界投资热情保持警惕
comsci
it
我还是那个看法,软件行业需要增强内生动力,尽量依靠自有资金和营业收入来进行经营,避免在资本市场上经受各种不同类型的风险,为企业自主研发核心技术和产品提供稳定,温和的外部环境...
如果我们在自己尚未掌握核心技术之前,企图依靠上市来筹集资金,然后使劲往某个领域砸钱,然
- oracle 数据块结构
daizj
oracle块数据块块结构行目录
oracle 数据块是数据库存储的最小单位,一般为操作系统块的N倍。其结构为:
块头--〉空行--〉数据,其实际为纵行结构。
块的标准大小由初始化参数DB_BLOCK_SIZE指定。具有标准大小的块称为标准块(Standard Block)。块的大小和标准块的大小不同的块叫非标准块(Nonstandard Block)。同一数据库中,Oracle9i及以上版本支持同一数据库中同时使用标
- github上一些觉得对自己工作有用的项目收集
dengkane
github
github上一些觉得对自己工作有用的项目收集
技能类
markdown语法中文说明
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全文检索
elasticsearch
bigdesk elasticsearch管理插件
回到顶部
nosql
mapdb 支持亿级别map, list, 支持事务. 可考虑做为缓存使用
C
- 初二上学期难记单词二
dcj3sjt126com
englishword
dangerous 危险的
panda 熊猫
lion 狮子
elephant 象
monkey 猴子
tiger 老虎
deer 鹿
snake 蛇
rabbit 兔子
duck 鸭
horse 马
forest 森林
fall 跌倒;落下
climb 爬;攀登
finish 完成;结束
cinema 电影院;电影
seafood 海鲜;海产食品
bank 银行
- 8、mysql外键(FOREIGN KEY)的简单使用
dcj3sjt126com
mysql
一、基本概念
1、MySQL中“键”和“索引”的定义相同,所以外键和主键一样也是索引的一种。不同的是MySQL会自动为所有表的主键进行索引,但是外键字段必须由用户进行明确的索引。用于外键关系的字段必须在所有的参照表中进行明确地索引,InnoDB不能自动地创建索引。
2、外键可以是一对一的,一个表的记录只能与另一个表的一条记录连接,或者是一对多的,一个表的记录与另一个表的多条记录连接。
3、如
- java循环标签 Foreach
shuizhaosi888
标签java循环foreach
1. 简单的for循环
public static void main(String[] args) {
for (int i = 1, y = i + 10; i < 5 && y < 12; i++, y = i * 2) {
System.err.println("i=" + i + " y="
- Spring Security(05)——异常信息本地化
234390216
exceptionSpring Security异常信息本地化
异常信息本地化
Spring Security支持将展现给终端用户看的异常信息本地化,这些信息包括认证失败、访问被拒绝等。而对于展现给开发者看的异常信息和日志信息(如配置错误)则是不能够进行本地化的,它们是以英文硬编码在Spring Security的代码中的。在Spring-Security-core-x
- DUBBO架构服务端告警Failed to send message Response
javamingtingzhao
架构DUBBO
废话不多说,警告日志如下,不知道有哪位遇到过,此异常在服务端抛出(服务器启动第一次运行会有这个警告),后续运行没问题,找了好久真心不知道哪里错了。
WARN 2015-07-18 22:31:15,272 com.alibaba.dubbo.remoting.transport.dispatcher.ChannelEventRunnable.run(84)
- JS中Date对象中几个用法
leeqq
JavaScriptDate最后一天
近来工作中遇到这样的两个需求
1. 给个Date对象,找出该时间所在月的第一天和最后一天
2. 给个Date对象,找出该时间所在周的第一天和最后一天
需求1中的找月第一天很简单,我记得api中有setDate方法可以使用
使用setDate方法前,先看看getDate
var date = new Date();
console.log(date);
// Sat J
- MFC中使用ado技术操作数据库
你不认识的休道人
sqlmfc
1.在stdafx.h中导入ado动态链接库
#import"C:\Program Files\Common Files\System\ado\msado15.dll" no_namespace rename("EOF","end")2.在CTestApp文件的InitInstance()函数中domodal之前写::CoIniti
- Android Studio加速
rensanning
android studio
Android Studio慢、吃内存!启动时后会立即通过Gradle来sync & build工程。
(1)设置Android Studio
a) 禁用插件
File -> Settings... Plugins 去掉一些没有用的插件。
比如:Git Integration、GitHub、Google Cloud Testing、Google Cloud
- 各数据库的批量Update操作
tomcat_oracle
javaoraclesqlmysqlsqlite
MyBatis的update元素的用法与insert元素基本相同,因此本篇不打算重复了。本篇仅记录批量update操作的
sql语句,懂得SQL语句,那么MyBatis部分的操作就简单了。 注意:下列批量更新语句都是作为一个事务整体执行,要不全部成功,要不全部回滚。
MSSQL的SQL语句
WITH R AS(
SELECT 'John' as name, 18 as
- html禁止清除input文本输入缓存
xp9802
input
多数浏览器默认会缓存input的值,只有使用ctl+F5强制刷新的才可以清除缓存记录。如果不想让浏览器缓存input的值,有2种方法:
方法一: 在不想使用缓存的input中添加 autocomplete="off"; eg: <input type="text" autocomplete="off" name