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GM_addValueChangeListener 函数的使用 详解 编写高级扩展浏览器脚本

在TM的文档中有这样一个API GM_addValueChangeListener GM_addValueChangeListener(name, function(name, old_value, new_value...这个API的作用就是可以对存储在GM中的变量进行监听,当值变化时,可以触发一个函数, name是要监听的变量名称, 字符串类型, name指向的变量必须是基本数据类型,如果是js中的引用类型object...是无法触发监听函数的 监听函数,第一个参数是变量名称, 第二个是旧值,第三个是新值, 第四个是表示,值的变化是在当前浏览器窗口还是其他脚本触发的, 其他窗口为true 其他脚本触发的为false 具体用法需要搭配...GM_setValue 函数,对变量进行赋值 具体用法如下 // ==UserScript== // @name allOpen // @namespace https://fizzz.blog.csdn.net...// @author Fizz // @grant GM_setValue // @grant GM_addValueChangeListener // ==

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最新Tampermonkey 中文文档解析(附基础案例和高级案例)

_*函数的白名单, GM_*function 是一些unsafeWindow对象和一些有影响的window函数,如果没有@grant标签,TM会猜测脚本需要什么 示例: // @grant GM_setValue...在此模式下,没有gm_u*函数,但gm_u info属性将可用。...此函数返回一个具有函数close、侦听器onclosed和一个名为closed的标志的对象。 GM_xmlhttpRequest(details) 创建一个xmlHttpRequest....onerror 请求以错误结束时需要执行的回调函数 onloadstart 请求开始加载时执行的回调函数 onprogress 请求状态变化时执行的回调函数 onreadystatechange...请求的准备状态改变是执行的回调函数 ontimeout 超时后执行的回调函数 onload 当请求被返回时执行的回调函数 ,他的几个参数如下 finalUrl - the final URL

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油猴脚本编写教程

这里就简单介绍几个常用的,可以调用的函数全部以GM_作为开头。 权限名 功能 unsafeWindow 允许脚本可以完整访问原始页面,包括原始页面的脚本和变量。...可以编写函数,然后在最后调用这几个函数,这样的模块化编写方法写出来的脚本比较容易维护。...// @grant GM_getValue // @grant GM_setClipboard // @grant GM_log // @grant GM_xmlhttpRequest // @grant...// @grant GM_getValue // @grant GM_deleteValue // @grant unsafeWindow // @grant GM_setClipboard // @...然后将功能封装成函数的形式,最后在脚本末尾调用实现的函数。写的差不多的时候复制到浏览器中尝试运行。 遇到困难的时候,可能需要直接在F12开发者工具里进行调试。

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Python大神完成王者荣耀助手助力菜鸟,网友评论:不用担心被喷了

首先找到三个接口 第一个是英雄武器的接口 # 武器URL地址 weapon_url = "http://gamehelper.gm825.com/wzry/equip/list" 第二个是英雄列表接口...# 英雄列表URL地址 heros_url = "http://gamehelper.gm825.com/wzry/hero/list" 第三个是英雄出装的接口 第三个接口有点特殊,需要前面的英雄id,...也就是hero_id # 英雄出装URL hero_url = "http://gamehelper.gm825.com/wzry/hero/detail?...>先热热身,通过urllib下载王者荣耀得英雄图片,下面是部分代码: 运行后下载图片: >接下来是获取英雄的名字和ID,代码如下: 运行效果如图所示: 这个时候运行会有一些问题,seek_weapon函数还没有定义...,接下来定义seek_weapon,代码如下: seek_weapon函数在调用的时候,需要weapon_info,也就是所有武器的字典,这个时候就需要在定义一个函数来获取武器的字典 另附headers

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ICCV2019 Oral论文:基于图嵌入的深度图匹配(已开源)

基于如图 3所示的跨图卷积,作者在论文中提出了PCA-GM模型(图 1中黄色箭头所示)。...损失函数 在论文中,作者提出了基于交叉熵的损失函数:排列损失函数(Permutation loss) ? 作为对比,CVPR2018的工作采用了基于像素偏移的损失函数: ?...然而,基于像素偏移的损失函数为这次预测给出了一个相当低的损失值(只有0.070);作为对比,排列损失函数能够给出一个较高的损失值(5.139)。显然,排列损失函数为模型训练提供了更加准确的监督信息。...实验结果 在包括了真实图片匹配以及仿真数据集上,作者提出的PCA-GM与PIA-GM均取得了最高的匹配精度,超越了基于传统机器学习的方法以及CVPR2018 Deep Learning of Graph...结论 这篇文章提出了一种基于嵌入方法的深度图匹配算法PCA-GM。PCA-GM提出了基于嵌入的图结构建模以及基于交叉熵的排列损失函数

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学界 | 优于VAE,为万能近似器高斯混合模型加入Wasserstein距离

例如,[5] 中研究了一个高斯混合隐变量模型(GM-LVM),作者在没有大幅改变 VAE 目标函数时不能使用变分推理在 MNIST 上训练他们的模型。...之后很可能发生的是,模型很快学会通过压缩离散的隐变量分布来「破解」VAE 的目标函数。...当它被当做 VAE 训练时我们称 GM-LVM 为 GM-VAE,当它被当做 Wasserstein 自编码器训练时我们称其为 GM-WAE。...(b)根据 VAE 目标函数,在几百个训练步后生成的相同的重建图。(c)这次训练的学习曲线。 ? 图 5:变分分布的可视化。...我们发现,我们的离散隐变量在训练时被模型充分利用,而不需要对目标函数进行修改或大幅微调。我们的模型在使用相对简单的神经网络时可以生成与其他方法相媲美的结果,因为离散的隐变量具有很多描述性语义。

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Nature Neuroscience:怀孕导致人类大脑结构的长久改变

GM体积变化图与未产妇对照组的GM体积变化图进行比较。...均衡准确率:100%,尽管一些参与者接近决策函数边界;虚线是类(0)之间的函数值截止点,“留一”交叉验证,Npermutations=10000,P≤ 0.0001....(b) 分类器的权重图,描述体素对决策函数的相对贡献。...注解 补充图5:多元分类中表面投影的权重图 支持向量机分类结果在大脑表面上投影的平均权重图,说明每个体素在决策函数中的相对重要性。...使用产妇产后依恋量表的三个维度进行多变量核函数的岭回归分析。这些分析表明,妊娠期GM体积的变化显著预测了母婴依恋的质量,以及该量表定义的母亲产后对新生儿的敌意的消失(图6b和补充图7和8)。

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ICCV2019 Oral论文:基于图嵌入的深度图匹配(已开源)

基于如图 3所示的跨图卷积,作者在论文中提出了PCA-GM模型(图 1中黄色箭头所示)。...损失函数 在论文中,作者提出了基于交叉熵的损失函数:排列损失函数(Permutation loss) ? 作为对比,CVPR2018的工作采用了基于像素偏移的损失函数: ?...然而,基于像素偏移的损失函数为这次预测给出了一个相当低的损失值(只有0.070);作为对比,排列损失函数能够给出一个较高的损失值(5.139)。显然,排列损失函数为模型训练提供了更加准确的监督信息。...实验结果 在包括了真实图片匹配以及仿真数据集上,作者提出的PCA-GM与PIA-GM均取得了最高的匹配精度,超越了基于传统机器学习的方法以及CVPR2018 Deep Learning of Graph...结论 这篇文章提出了一种基于嵌入方法的深度图匹配算法PCA-GM。PCA-GM提出了基于嵌入的图结构建模以及基于交叉熵的排列损失函数

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Magnetic Resonance Imaging:白质fMRI及静息态功能连接

WM束也表现出短暂刺激后的瞬态信号变化,但与GM的血流动力学响应函数(HRF)有所不同。因此,也有可靠的研究表明WM同时表现出静息态和任务态刺激引发的BOLD信号,这与GM非常相似(尽管更弱)。...静息态下BOLD信号的函数相关张量(FCT)可用类似于DTI张量的方式处理。例如,使用它们的主特征值定义主方向,而类似的各向异性分数(FA)就很容易得到。...对于一个周期性的任务设计,与其假设这样一个函数,不如从逻辑上假设BOLD响应在基本任务频率上具有很强的周期性,而与其他组件无关。对时变信号进行简单的傅里叶变换,就可以得到基于信号幅值的响应激活图。...红线表示适合双变量函数,对照WM区域无明显变化,反应平缓。 5. WM的BOLD与神经元活动的关系 有证据表明,任务态和静息态下的WM中可以检测到BOLD信号。...很明显的是,WM的反应遵循了GM神经元对闪烁频率的敏感性,这与WM信号与GM的耦合是一致的。

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使用 AI Image Creator 在深度学习中做图片预处理

示例图片 另外,在本文的示例代码中,每种预处理方法的函数名都是参照 Tensorflow 中 Image 模块的同名方法而定,更多处理图片的方法可以前往 Tensorflow 文档官网自行查看,同时去...gm 官方文档 中寻找相同作用的方法。...翻转 沿 Y 轴翻转用到了 gm 的 .flip 方法: import gm from 'gm'; /** * 沿 Y 轴翻转,即上下颠倒 * @param inputPath 输入的图像文件路径...* @param outputPath 输出的图像文件路径 * @param callback 处理后的回调函数 */ function flip(inputPath, outputPath,...Flip 沿 X 轴翻转用到了 gm 的 .flop 方法: import gm from 'gm'; /** * 沿 X 轴翻转,即上下颠倒 * @param inputPath 输入的图像文件路径

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Proc iml怎么计算GCV GSD GEOMEAN

proc iml的函数有很多种类,包括数学函数、统计函数、矩阵函数、数据处理函数、随机数函数等。函数的参数根据不同的函数而有所不同,一般都是矩阵或标量。...例如,sum函数可以计算一个矩阵或向量的和,它的参数是一个矩阵或向量;mean函数可以计算一个矩阵或向量的均值,它的参数也是一个矩阵或向量;inv函数可以计算一个方阵的逆,它的参数是一个方阵。...data */ m = mean(z); /* arithmetic mean of log(X) */ s = std(z); /* arithmetic std dev of log(X) */ GM2...function */ GSD = exp(s); /* geometric std dev */ GCV = sqrt(exp(s**2) - 1); /* geometric CV */ print GM2...GSD GCV; quit; Output: GM 5.476 GM2 GSD GCV 5.476 1.648 0.301 你可以看到,用两种方法计算的几何平均数是一样的

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