本资源有详细讲解和代码实现步骤，想学习的请移步我的贴子，里面有html版本的，还有相关知识点的介绍，学会方法更加重要！https://blog.csdn.net/g55zhw93/article/details/108019264资源内含有三个文件,一个html作为首页模板,一个js为动效,一个css为配置文件,类似于普通黑客帝国的代码雨,比较好看,可以用在一些深色调的主题上,兼具科技感,不需要积分,免费分享给大家玩玩,哈哈
2024/6/25 5:54:28
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如今，水资源管理已成为世界的重大利益。
然而，研究区域现有的水文气候历史数据的缺失或质量较差，有时使水文研究变得困难。
通常，设计概念雨流模型的目的是通过校正间隙和预测流量来带来适当的答案。
位于Cavally河上的Ity站的历史水文气候数据包含必须弥补的空白。
本研究旨在通过人工神经网络建立降雨径流模型，以填补卡夫里河流域伊特水文站流量数据系列的空白。
利用流量蒸散数据建立了具有两个条目（每月平均降雨量和蒸散量）和出口（流量）的前馈的多层感知器。
神经网络模型的各种体系结构的性能标准的比较表明，体系结构2-3-1给出了最佳结果。
该架构为校准提供了75.79％的Nash系数和95.64％的相关线性系数，为验证提供了73.32％的Nash系数和98.33％的相关线性系数。
模拟流量与观测流量之间的相关性很强。
校正和验证的相关系数分别为83.89％和83.08％。
然而，研究区域现有的水文气候历史数据的缺失或质量较差，有时使水文研究变得困难。
通常，设计概念雨流模型的目的是通过校正间隙和预测流量来带来适当的答案。
位于Cavally河上的Ity站的历史水文气候数据包含必须弥补的空白。
本研究旨在通过人工神经网络建立降雨径流模型，以填补卡夫里河流域伊特水文站流量数据系列的空白。
利用流量蒸散数据建立了具有两个条目（每月平均降雨量和蒸散量）和出口（流量）的前馈的多层感知器。
神经网络模型的各种体系结构的性能标准的比较表明，体系结构2-3-1给出了最佳结果。
该架构为校准提供了75.79％的Nash系数和95.64％的相关线性系数，为验证提供了73.32％的Nash系数和98.33％的相关线性系数。
模拟流量与观测流量之间的相关性很强。
校正和验证的相关系数分别为83.89％和83.08％。
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atuo.js实现自动点击红包雨。
通过auto自动化实现。
里面的功能是通过定位找色点击。
来实现的。
里面有不足之处希望大家自己可以改正。
也可以提出来帮助完善
通过auto自动化实现。
里面的功能是通过定位找色点击。
来实现的。
里面有不足之处希望大家自己可以改正。
也可以提出来帮助完善
2024/3/24 4:21:29
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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