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- 汽车加气站操作工分类有几种
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- 【免费下载】 源网荷储一体化项目:引领零碳未来,赋能智慧园区
咎歆珍Ingrid
源网荷储一体化项目:引领零碳未来,赋能智慧园区【下载地址】源网荷储一体化项目规划报告下载分享源网荷储一体化项目规划报告下载项目地址:https://gitcode.com/Open-source-documentation-tutorial/28e74项目介绍在当前全球能源转型的大背景下,“源网荷储”一体化项目应运而生,成为推动可再生能源高效利用和智慧园区建设的重要抓手。本项目提供了一份详尽的规划
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论文中使用一个PointerFormer模型编码器部分:可逆残差模型堆叠解码器部分:指针网络自回归对于一次任务而言,推理阶段:编码器部分:一次解码器部分:循环N次,直至任务结束在训练阶段,使用强化学习,对于一个N个节点的TSP实例,算法中会以不同的起点,跑N次,得到N个轨迹,以满足TSP的对称特性,表示这都是属于一个TSP问题的(真实)解然后会计算这样表示归一化奖励,得到一个advantage,然
- ResNet:深度卷积神经网络的里程碑
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一、引言在深度学习的发展历程中,深度卷积神经网络(CNN)不断演进,旨在提升对图像等数据的特征提取与分类能力。然而,随着网络层数的增加,传统CNN面临着梯度消失、梯度爆炸以及退化等棘手问题,训练变得愈发困难。2015年,由微软研究院提出的ResNet(ResidualNetworks,残差网络)横空出世,它以独特的残差学习思想,成功攻克了这些难题,在ImageNet竞赛中大放异彩,开创了深度神经网
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涉及到一个问题的话先去了解前因后果,涉及到的UI框架,全部吃懂吃透。一:理解血条系统的组成1.boss血条一般包括:红色血条:表示当前血量,随伤害立即减少;白色血条(残影):慢慢减少,产生一种“缓冲”的受伤视觉效果;血条分段(如2条血表示不同阶段);血条消失/出现动画;血条附加信息:如Boss名字、阶段数、状态效果等。二:准备环境Unity+FairyGUI准备血条UI元素:使用两张图层叠加实现红
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在全球能源绿色低碳转型与“双碳”目标推动下,储能产业正迎来迅猛的爆发式增长。据预测数据显示,到2030年全球储能装机容量将攀升至411GW/1194GWh。中国作为全球新能源领域的重要力量,正积极构建“源网荷储”一体化的新型电力系统。在此背景下,储能园区作为电力系统灵活调节的关键,其安全高效运营成为行业发展的核心要素。在传统储能园区运维模式中,众多设备运行数据分散混乱,无法协同分析,导致异常情况的
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嘿,各位未来的AI大神们,我是阿威。在敲下这行字的时候,我猜你可能正坐在你的HermanMiller或者宜家电竞椅上,屏幕上还留着VSCode的残影,脑子里可能还在回响着产品经理那句“这个需求很简单”。你可能是一个身经百战的Web后端,也可能是一个像素眼的前端大师,或者是一个在移动端AppStore里摸爬滚打多年的老兵。我们都一样,是代码世界的“手艺人”,是数字世界的“建筑师”。我们相信逻辑,我们
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预训练模型+CBAM模块知识点回顾:resnet结构解析CBAM放置位置的思考针对预训练模型的训练策略差异化学习率三阶段微调预训练模型+CBAM模块知识点回顾ResNet结构解析残差块:ResNet的核心是残差块,它通过残差连接解决了深层网络的梯度消失问题。残差块允许梯度直接传播到后面的层,从而使得网络能够训练得更深。网络结构:ResNet由多个残差块组成,每个残差块包含两个或三个卷积层,以及一个
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前言大家好,我是雪荷。之前有一篇博客(EasyExcel初使用——Java实现读取Excel功能_javaeasyexcel.read-CSDN博客)介绍了Java如何读取Excel表格,那么此篇博客就和大家介绍下Java如何利用EasyExcel写入Excel。EasyExcel官方网址:EasyExcel官方文档-基于Java的Excel处理工具|EasyExcel前置准备引入依赖先创建一个S
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请先看【专栏介绍文章】:【超分辨率(Super-Resolution)】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明,包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等)完整代码和训练好的模型权重文件下载链接见本文底部,订阅专栏免费获取!本文亮点:跑通DRCT源码,获得与论文一致的PSNR/SSIM、Params、超分可视化结果,修正论文中FLOPs的计
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骨干网络CNN(卷积神经网络)RNN(循环神经网络)三级目录CNN(卷积神经网络)包括输入层、隐藏层、输出层:输入层一般为一张图片(w,h,d),输入层数据一般要做归一化处理;隐藏层包含特有的卷积层(卷积核有权重系数)、池化层(没有权重系数)、全连接层,还有残差块?和Inception模块?。;输出层:RNN(循环神经网络)单向的RNN示意图:三级目录
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01前言在Windows上,很多人习惯通过:•【控制面板】→卸载程序•或【设置】→应用→卸载你以为点击“卸载”按钮,软件就永远消失了吗?❌事实是:•注册表项还在•残留配置文件没删•相关服务还在后台运行•系统启动依然加载“幽灵程序”这些就是系统卡顿、空间被吃掉的罪魁祸首02正文一、初识GeekGeekUninstaller是一款轻量级、免费但功能强大的Windows程序卸载工具,主打“强力卸载+无残
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这篇教程展示了如何:训练一个线性回归模型将训练代码打包成一个可复用可复现的模型格式将模型部署成一个简单的HTTP服务用于进行预测这篇教程使用的数据来自UCI的红酒质量数据集,主要用于根据红酒的PH值,酸度,残糖量等指标来评估红酒的质量。我们会用到什么?安装MLflow和scikit-learn,推荐两种安装方式:安装MLflow及其依赖:pipinstallmlflow[extras]分别安装ML
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写在前面第一篇博客,献给2020年的残夏。静听8月的热情与安宁,在竞赛中的时光如白驹过隙。也不惧未知的风雨,努力向着既往的通途。ACMACMACM的目标,希望能实现吧。同时,推荐一下我的个人博客,欢迎访问。https://www.cnblogs.com/jjmg/下面是页面编辑的测试。题目地址https://www.luogu.com.cn/problem/P1001题目描述输入两个整数a,ba,
- ResNet(Residual Network)
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ResNet(ResidualNetwork)是深度学习中一种经典的卷积神经网络(CNN)架构,由微软研究院的KaimingHe等人在2015年提出。它通过引入残差连接(SkipConnection)解决了深度神经网络中的梯度消失问题,使得网络可以训练极深的模型(如上百层),并在图像分类、目标检测、语义分割等任务中取得了突破性成果。以下是ResNet的详细介绍:一、核心思想ResNet的核心创新是
- 【机器学习算法】XGBoost原理
一、基本内容基本内容:GBDT的基础上,在损失函数上加入树模型复杂度的正则项与GBDT一样,也是使用新的弱学习器拟合残差(当前模型负梯度,残差方向)GBDT损失函数Loss=∑i=1NL(yi,yit)Loss=\sum_{i=1}^{N}L(y_i,y_i^{t})Loss=i=1∑NL(yi,yit)XGboost损失函数Loss=∑i=1SL(yi,yit)+∑j=1NΩ(fj))Loss=
- 基于Transformer实现机器翻译
yyyyurina.
transformer机器翻译深度学习
目录一、前言1.1什么是Transformer?1.2Transfomer的基本结构1.2Transformer的重要组成部分1.2.1位置编码(PositionalEncode)1.2.2自注意力机制(Self-Attention)1.2.3多头注意力(Multi-HeadAttention)1.2.4位置感知前馈层(Position-wiseFFN)1.2.5残差连接与层归一化二、AutoDL
- XGBoost算法原理及Python实现
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一、概述 XGBoost是一种基于梯度提升框架的机器学习算法,它通过迭代地训练一系列决策树来构建模型。核心思想是通过不断地在已有模型的基础上,拟合负梯度方向的残差(真实值与预测值的差)来构建新的弱学习器,达到逐步优化模型的目的。 XGBoost在构建决策树时,利用了二阶导数信息。在损失函数的优化过程中,不仅考虑了一阶导数(梯度),还引入了二阶导数(海森矩阵),这使得算法能够更精确地找到损失函数
- 梯度增强与XGBoost算法解析
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算法算法
##一、梯度增强(GradientBoosting)原理###1.1集成学习与Boosting集成学习通过结合多个弱模型提升整体性能,主要包括Bagging(如随机森林)和Boosting两类方法。**梯度增强**属于Boosting家族,核心思想是**串行训练模型,每一步修正前序模型的残差**,最终形成强预测器。###1.2算法核心流程1.**初始化基模型**:用常数(如目标变量均值)预测。2.
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如果喜欢可以到我的主页订阅专栏哟(^U^)ノ~YO一、系统架构概览通义万相2.1是基于扩散模型的多模态生成系统,其核心架构包含以下模块:多模态编码器CLIPViT-L/14文本编码器(768维嵌入)改进型图像编码器(EfficientNet-B7+自注意力)扩散主干网络改进型U-Net架构(128层残差块)多尺度交叉注意力机制动态卷积核分配自适应噪声调度系统非线性噪声衰减算法分阶段训练策略分布式训
- 北斗导航 | 基于改进小龙虾优化算法的GPS接收机自主完好性监测算法研究
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卫星导航算法matlab
详细介绍基于改进小龙虾优化算法(COA)的GPS接收机自主完好性监测算法的原理、公式和MATLAB实现。主要内容如下:RAIM基础原理与问题定义:介绍最小二乘残差法的数学模型,包括伪距观测方程、故障检测统计量和故障识别方法。改进小龙虾优化算法设计:详细说明COA的三种行为模式及其数学表述,以及三种改进策略(非线性温度更新、自适应视野调整、混合变异机制)。融合改进COA的RAIM算法:阐述种群初始化
- 机器学习15-XGBoost
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XGBOOST学习笔记一、引言在机器学习的集成学习算法中,XGBoost(eXtremeGradientBoosting)凭借其高效性、可扩展性和卓越的性能,成为数据科学竞赛和工业界应用的热门选择。XGBoost本质上是一种基于梯度提升框架(GradientBoostingFramework)的机器学习算法,它通过不断拟合残差来构建多个弱学习器(通常是决策树),并将这些弱学习器进行累加,从而形成一
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一、总体工作思路本项目采用“从零构建”的策略,系统性地开展了深度学习模型的开发与优化工作。其目标在于通过全流程自研方式,深入理解模型构建、训练优化、推理部署的关键技术环节。整体路径分为以下核心阶段:模型初步构建:以最简单的线性模型y=Ax+B为起点,快速搭建数据流通路;数据生成机制设计:构建基于正态分布的可控数据生成器,逐步增加数据复杂度;模型复杂度提升:在逐步提高神经网络深度与宽度的同时,引入残
- 源网荷储协同互动,打破“源随荷动”传统电力模式
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源网荷储协同碳排管理虚拟电厂削峰填谷防逆流
关键词:微电网、智慧能源管理、源网荷储协同、碳排管理、虚拟电厂、削峰填谷、防逆流控制、光储充一体化摘要安科瑞EMS3.0微电网智慧能源平台深度融合物联网、大数据与人工智能技术,为企业提供“源-网-荷-储”全链路能源管控解决方案。平台通过实时监测、多策略优化控制、碳排管理、智能运维四大核心能力,助力用户实现用能成本降低10%~30%、新能源消纳率提升20%以上、碳排放精准追踪,并支持虚拟电厂资源聚合
- (02)Cartographer源码无死角解析-(72) 2D后端优化→OptimizationProblem2D-约束残差、landmark残差
江南才尽,年少无知!
机器人cartographerslam自动驾驶增强现实
讲解关于slam一系列文章汇总链接:史上最全slam从零开始,针对于本栏目讲解(02)Cartographer源码无死角解析-链接如下:(02)Cartographer源码无死角解析-(00)目录_最新无死角讲解:https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/127350885文末正下方中心提供了本人联系方式,点击本人照片即可显示WX→
- FFmpeg 的算法体系
lianghu666
音视频硬件Linuxffmpeg算法linux
️一、FFmpeg核心算法体系与作用1.编解码算法编解码是FFmpeg的核心能力,通过libavcodec实现音视频的压缩与还原。视频编码算法帧间预测:通过运动估计(菱形搜索、全搜索法)减少时间冗余,支持P帧(前向预测)和B帧(双向预测)变换与量化:采用整数离散余弦变换(DCT)将空域信号转为频域,再通过量化舍弃高频信息(H.264/H.265使用)熵编码:对残差数据采用CABAC(上下文自适应二
- 【开源项目】免费且本地运行:快用 DeepEval 测测你的大模型接口有没有缩水
MarkGosling
开源项目语言模型python开源软件ai人工智能
作为一个整天鼓捣大语言模型应用的大学生,我经常遇到一个头疼事儿:做了个RAG管道、搞了个聊天机器人,或者搭了个代理工作流之后,怎么才能知道它到底好不好、靠不靠谱?都说提示工程重要,模型选择也关键,但优化了半天,该用哪个模型,哪个提示词效果真棒,哪个架构更稳定?凭感觉?靠肉眼对比几个输出?这也太不“极客”了!过去用第三方厂商的大模型接口,总有点不放心:万一它给我的模型是个“残血版”API呢?我们普通
- Enum用法
不懂事的小屁孩
enum
以前的时候知道enum,但是真心不怎么用,在实际开发中,经常会用到以下代码:
protected final static String XJ = "XJ";
protected final static String YHK = "YHK";
protected final static String PQ = "PQ";
- 【Spark九十七】RDD API之aggregateByKey
bit1129
spark
1. aggregateByKey的运行机制
/**
* Aggregate the values of each key, using given combine functions and a neutral "zero value".
* This function can return a different result type
- hive创建表是报错: Specified key was too long; max key length is 767 bytes
daizj
hive
今天在hive客户端创建表时报错,具体操作如下
hive> create table test2(id string);
FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. MetaException(message:javax.jdo.JDODataSto
- Map 与 JavaBean之间的转换
周凡杨
java自省转换反射
最近项目里需要一个工具类,它的功能是传入一个Map后可以返回一个JavaBean对象。很喜欢写这样的Java服务,首先我想到的是要通过Java 的反射去实现匿名类的方法调用,这样才可以把Map里的值set 到JavaBean里。其实这里用Java的自省会更方便,下面两个方法就是一个通过反射,一个通过自省来实现本功能。
1:JavaBean类
1 &nb
- java连接ftp下载
g21121
java
有的时候需要用到java连接ftp服务器下载,上传一些操作,下面写了一个小例子。
/** ftp服务器地址 */
private String ftpHost;
/** ftp服务器用户名 */
private String ftpName;
/** ftp服务器密码 */
private String ftpPass;
/** ftp根目录 */
private String f
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(二)
老A不折腾
finereportweb报表java报表总结
抛砖引玉,希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来,Mark一下,利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有,再看看度娘有没有,再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题,大多文档上都有提到的。
1、没有返回数据集:
在存储过程中的操作语句之前加上set nocount on 或者在数据集exec调用存储过程的前面加上这句。当S
- linux 系统cpu 内存等信息查看
墙头上一根草
cpu内存liunx
1 查看CPU
1.1 查看CPU个数
# cat /proc/cpuinfo | grep "physical id" | uniq | wc -l
2
**uniq命令:删除重复行;wc –l命令:统计行数**
1.2 查看CPU核数
# cat /proc/cpuinfo | grep "cpu cores" | u
- Spring中的AOP
aijuans
springAOP
Spring中的AOP
Written by Tony Jiang @ 2012-1-18 (转)何为AOP
AOP,面向切面编程。
在不改动代码的前提下,灵活的在现有代码的执行顺序前后,添加进新规机能。
来一个简单的Sample:
目标类:
[java]
view plain
copy
print
?
package&nb
- placeholder(HTML 5) IE 兼容插件
alxw4616
JavaScriptjquery jQuery插件
placeholder 这个属性被越来越频繁的使用.
但为做HTML 5 特性IE没能实现这东西.
以下的jQuery插件就是用来在IE上实现该属性的.
/**
* [placeholder(HTML 5) IE 实现.IE9以下通过测试.]
* v 1.0 by oTwo 2014年7月31日 11:45:29
*/
$.fn.placeholder = function
- Object类,值域,泛型等总结(适合有基础的人看)
百合不是茶
泛型的继承和通配符变量的值域Object类转换
java的作用域在编程的时候经常会遇到,而我经常会搞不清楚这个
问题,所以在家的这几天回忆一下过去不知道的每个小知识点
变量的值域;
package 基础;
/**
* 作用域的范围
*
* @author Administrator
*
*/
public class zuoyongyu {
public static vo
- JDK1.5 Condition接口
bijian1013
javathreadConditionjava多线程
Condition 将 Object 监视器方法(wait、notify和 notifyAll)分解成截然不同的对象,以便通过将这些对象与任意 Lock 实现组合使用,为每个对象提供多个等待 set (wait-set)。其中,Lock 替代了 synchronized 方法和语句的使用,Condition 替代了 Object 监视器方法的使用。
条件(也称为条件队列或条件变量)为线程提供了一
- 开源中国OSC源创会记录
bijian1013
hadoopsparkMemSQL
一.Strata+Hadoop World(SHW)大会
是全世界最大的大数据大会之一。SHW大会为各种技术提供了深度交流的机会,还会看到最领先的大数据技术、最广泛的应用场景、最有趣的用例教学以及最全面的大数据行业和趋势探讨。
二.Hadoop
&nbs
- 【Java范型七】范型消除
bit1129
java
范型是Java1.5引入的语言特性,它是编译时的一个语法现象,也就是说,对于一个类,不管是范型类还是非范型类,编译得到的字节码是一样的,差别仅在于通过范型这种语法来进行编译时的类型检查,在运行时是没有范型或者类型参数这个说法的。
范型跟反射刚好相反,反射是一种运行时行为,所以编译时不能访问的变量或者方法(比如private),在运行时通过反射是可以访问的,也就是说,可见性也是一种编译时的行为,在
- 【Spark九十四】spark-sql工具的使用
bit1129
spark
spark-sql是Spark bin目录下的一个可执行脚本,它的目的是通过这个脚本执行Hive的命令,即原来通过
hive>输入的指令可以通过spark-sql>输入的指令来完成。
spark-sql可以使用内置的Hive metadata-store,也可以使用已经独立安装的Hive的metadata store
关于Hive build into Spark
- js做的各种倒计时
ronin47
js 倒计时
第一种:精确到秒的javascript倒计时代码
HTML代码:
<form name="form1">
<div align="center" align="middle"
- java-37.有n 个长为m+1 的字符串,如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配,则两个字符串可以联接
bylijinnan
java
public class MaxCatenate {
/*
* Q.37 有n 个长为m+1 的字符串,如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配,则两个字符串可以联接,
* 问这n 个字符串最多可以连成一个多长的字符串,如果出现循环,则返回错误。
*/
public static void main(String[] args){
- mongoDB安装
开窍的石头
mongodb安装 基本操作
mongoDB的安装
1:mongoDB下载 https://www.mongodb.org/downloads
2:下载mongoDB下载后解压
 
- [开源项目]引擎的关键意义
comsci
开源项目
一个系统,最核心的东西就是引擎。。。。。
而要设计和制造出引擎,最关键的是要坚持。。。。。。
现在最先进的引擎技术,也是从莱特兄弟那里出现的,但是中间一直没有断过研发的
 
- 软件度量的一些方法
cuiyadll
方法
软件度量的一些方法http://cuiyingfeng.blog.51cto.com/43841/6775/在前面我们已介绍了组成软件度量的几个方面。在这里我们将先给出关于这几个方面的一个纲要介绍。在后面我们还会作进一步具体的阐述。当我们不从高层次的概念级来看软件度量及其目标的时候,我们很容易把这些活动看成是不同而且毫不相干的。我们现在希望表明他们是怎样恰如其分地嵌入我们的框架的。也就是我们度量的
- XSD中的targetNameSpace解释
darrenzhu
xmlnamespacexsdtargetnamespace
参考链接:
http://blog.csdn.net/colin1014/article/details/357694
xsd文件中定义了一个targetNameSpace后,其内部定义的元素,属性,类型等都属于该targetNameSpace,其自身或外部xsd文件使用这些元素,属性等都必须从定义的targetNameSpace中找:
例如:以下xsd文件,就出现了该错误,即便是在一
- 什么是RAID0、RAID1、RAID0+1、RAID5,等磁盘阵列模式?
dcj3sjt126com
raid
RAID 1又称为Mirror或Mirroring,它的宗旨是最大限度的保证用户数据的可用性和可修复性。 RAID 1的操作方式是把用户写入硬盘的数据百分之百地自动复制到另外一个硬盘上。由于对存储的数据进行百分之百的备份,在所有RAID级别中,RAID 1提供最高的数据安全保障。同样,由于数据的百分之百备份,备份数据占了总存储空间的一半,因而,Mirror的磁盘空间利用率低,存储成本高。
Mir
- yii2 restful web服务快速入门
dcj3sjt126com
PHPyii2
快速入门
Yii 提供了一整套用来简化实现 RESTful 风格的 Web Service 服务的 API。 特别是,Yii 支持以下关于 RESTful 风格的 API:
支持 Active Record 类的通用API的快速原型
涉及的响应格式(在默认情况下支持 JSON 和 XML)
支持可选输出字段的定制对象序列化
适当的格式的数据采集和验证错误
- MongoDB查询(3)——内嵌文档查询(七)
eksliang
MongoDB查询内嵌文档MongoDB查询内嵌数组
MongoDB查询内嵌文档
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2177301 一、概述
有两种方法可以查询内嵌文档:查询整个文档;针对键值对进行查询。这两种方式是不同的,下面我通过例子进行分别说明。
二、查询整个文档
例如:有如下文档
db.emp.insert({
&qu
- android4.4从系统图库无法加载图片的问题
gundumw100
android
典型的使用场景就是要设置一个头像,头像需要从系统图库或者拍照获得,在android4.4之前,我用的代码没问题,但是今天使用android4.4的时候突然发现不灵了。baidu了一圈,终于解决了。
下面是解决方案:
private String[] items = new String[] { "图库","拍照" };
/* 头像名称 */
- 网页特效大全 jQuery等
ini
JavaScriptjquerycsshtml5ini
HTML5和CSS3知识和特效
asp.net ajax jquery实例
分享一个下雪的特效
jQuery倾斜的动画导航菜单
选美大赛示例 你会选谁
jQuery实现HTML5时钟
功能强大的滚动播放插件JQ-Slide
万圣节快乐!!!
向上弹出菜单jQuery插件
htm5视差动画
jquery将列表倒转顺序
推荐一个jQuery分页插件
jquery animate
- swift objc_setAssociatedObject block(version1.2 xcode6.4)
啸笑天
version
import UIKit
class LSObjectWrapper: NSObject {
let value: ((barButton: UIButton?) -> Void)?
init(value: (barButton: UIButton?) -> Void) {
self.value = value
- Aegis 默认的 Xfire 绑定方式,将 XML 映射为 POJO
MagicMa_007
javaPOJOxmlAegisxfire
Aegis 是一个默认的 Xfire 绑定方式,它将 XML 映射为 POJO, 支持代码先行的开发.你开发服 务类与 POJO,它为你生成 XML schema/wsdl
XML 和 注解映射概览
默认情况下,你的 POJO 类被是基于他们的名字与命名空间被序列化。如果
- js get max value in (json) Array
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境max纵观千象
// Max value in Array
var arr = [1,2,3,5,3,2];Math.max.apply(null, arr); // 5
// Max value in Jaon Array
var arr = [{"x":"8/11/2009","y":0.026572007},{"x"
- XMLhttpRequest 请求 XML,JSON ,POJO 数据
Luob.
POJOjsonAjaxxmlXMLhttpREquest
在使用XMlhttpRequest对象发送请求和响应之前,必须首先使用javaScript对象创建一个XMLHttpRquest对象。
var xmlhttp;
function getXMLHttpRequest(){
if(window.ActiveXObject){
xmlhttp:new ActiveXObject("Microsoft.XMLHTTP
- jquery
wuai
jquery
以下防止文档在完全加载之前运行Jquery代码,否则会出现试图隐藏一个不存在的元素、获得未完全加载的图像的大小 等等
$(document).ready(function(){
jquery代码;
});
<script type="text/javascript" src="c:/scripts/jquery-1.4.2.min.js&quo