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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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Oracle包权限管理实例

Oracle包、函数权限文档 https://docs.oracle.com/cd/E11882_01/server.112/e41084/statements_9013.htm#i2063861...; create user gm2 identified by gm2; grant create session to gm2; -- 给gm1创建权限，没权限不能创建包、函数 grant create...to gm2; -- 给gm1创建权限，没权限不能创建包、函数 grant create any procedure to gm1; conn gm1/gm1; set serveroutput...cascade; create user gm2 identified by gm2; grant create session to gm2; -- 给gm1创建权限，没权限不能创建包、函数 grant...cascade; create user gm2 identified by gm2; grant create session to gm2; -- 给gm1/gm2创建权限，没权限不能创建包、函数

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Tampermonkey 高级API的使用附Demo

如更换问题,图片,注入样式和脚本外如果我们要做更多这就需要使用Tamermokey提供的应用程序接口, 即高级API unsafeWindow unsafeWindow 对象提供权限访问页面的js函数和变量...向document中添加样式可以使用 GM_addStyle(css) // @grant GM_addStyle GM_addStyle(`body{color:red},p{color...:blue}`) GM_*funtion 提供了浏览器级别的存储方式具体方式如下 GM_deleteValue(name) 删除‘name’ 从storage里 GM_listValues() 列出storage...’的值 // @grant GM_setValue // @grant GM_getValue // @grant GM_deleteValue // @grant...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。

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一道SQL笔试题

10000 pass 2018/2/5 GM290140 10000 pass 2018/2/5 GM290144 10000 pass 2018/3/1 GM290923 10000 reject...判断result = 'pass'则为通过，相等则为1，不等则为0，运用求和函数sum()即可求出通过总数。申请总数可以直接运用计数函数count()即可。...② 放款笔数、放款金额 -- 分别使用计数函数count()和求和函数sum()即可。...-5-11","GM310938",6000,"pass"), ("2018-5-25","GM327400",15000,"reject"), ("2018-6-18","GM350939",1000...","GM290140",10000,"pass"), ("2018-3-1","GM290938",10000,"pass"), ("2018-4-17","GM296843",8000,"pass"

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AdaBoost详解

前向分步算法 AdaBoost可以看作是模型为加法模型、损失函数为指数函数的前向分步算法....，γm\gamma_mγm为基函数的参数，βm\beta_mβm为基函数的系数....∑MαmGm(x) 证明AdaBoost的损失函数为指数损失函数....}(x)fm(x)=fm−1(x)+αmGm−1(x) 目标是使fm(x)f_m(x)fm(x)在训练数据集上的指数损失函数最小 (αm,Gm(x))=argmin⁡α,G∑i=1Nexp⁡...现证明使上述代价函数最小的αm∗,Gm∗(x)\alpha_m^*,G_m^*(x)αm∗,Gm∗(x)就是AdaBoost算法所得到的αm\alpha_mαm和Gm(x)G_m(x)Gm(x)

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使用 TamperMonkey 增强生产力

// @grant GM_openInTab // @grant GM_addStyle // ==/UserScript== (function() { 'use...+ := '/' @connect Tamper Monkey 支持 Ajax 调用函数 GM_xmlhttpRequest..._* 函数， unsafeWindow 对象权限。...GM 函数列表函数名功能 GM_addStyle(css) 加载 css GM_setValue(name, value) 保存一个值 GM_getValue(name, defaultValue)...获取key GM_deleteValue(name) 删除一个值 GM_listValues() 列出所有的 keys GM_log(message) 打印日志 GM_openInTab(url, options

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使用 Tampermonkey 编写高级跨网站自动化任务脚本

_* 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 会无法调用 GM_* 函数。...GM_addStyle(css) GM_addStyle 函数可以向 DOM 中直接添加 CSS 样式，参数是字符串样式。...对于高级函数 GM_*function，由于这类函数，副作用比较大，所以在 TM 中使用时要事先获取使用函数的权限，相当于引入函数。...GM_openInTab('https://fizzz.blog.csdn.net/', {active: true, insert: true,setParent:true}) 此函数返回一个具有函数...GM_removeValueChangeListener(listener_id) 根据 GM_addValueChangeListener 函数返回的 listenerId 来移除一个监听改变的事件。

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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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Extempore：实时系统的实时编程语言

更多关于三种函数的探讨可以参考这篇文章。...在 xtlang 中，创建一个闭包可以使用 lambda（匿名函数）或 bind-func（有名函数）。...简单 dsp 函数 Extempore 提供了一个特殊的函数 dsp ，该函数返回的值将直接输出给音频驱动器，从而实现声音的输出。...下面介绍使用 callback 函数来递归演奏一组音高。...，该函数接受一个 tempo 参数，返回一个可以生成节拍样本的闭包。

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Ascend C 算子开发入门指南（进阶版）

典型应用场景包括：模型性能瓶颈优化：替换低效或未优化的算子（如自定义卷积、稀疏注意力）框架未支持功能扩展：实现TensorFlow/PyTorch不支持的操作（如特定归一化层、新型激活函数）硬件特性适配...） │ └── matmul_custom_tiling.h # Tiling策略定义 ├── op_kernel/ │ └── matmul_custom.cpp # Kernel侧核函数实现...├── gen_data.py # 输入数据生成脚本 └── verify_result.py # 结果验证脚本 3.2 核心代码实现 3.2.1 Kernel侧核函数...GM_ADDR y, GM_ADDR z, GM_ADDR workspace, GM_ADDR tiling) { // 获取Tiling参数 TilingData...__global__ __aicore__ void MatMulKernel(GM_ADDR A, GM_ADDR B, GM_ADDR C) { // 使用Tensor Core进行矩阵乘法

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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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Ascend C的编程模型

AiCore并行计算示意图下面的代码片段取自于Ascend CAdd算子的实现代码，算子被调用时，所有的计算核心都执行相同的实现代码，入口函数的入参也是相同的。..., GM_ADDR y, GM_ADDR z) { // get start index for current core, core parallel xGm.SetGlobalBuffer...((__gm__ half*)x + BLOCK_LENGTH * GetBlockIdx(), BLOCK_LENGTH); yGm.SetGlobalBuffer((__gm__ half...extern "C" __global__ __aicore__ void add_custom(GM_ADDR x, GM_ADDR y, GM_ADDR z){ // 初始化算子类，算子类提供算子初始化和核心处理等方法...KernelAdd op; // 初始化函数，获取该核函数需要处理的输入输出地址，同时完成必要的内存初始化工作 op.Init(x, y, z); // 核心处理函数，完成算子的数据搬运与计算等核心逻辑

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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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分布式任务系统gearman的python实战

只有一个（负责管理各种信息列表和哈希表，比如跟踪唯一键、工作跟踪句柄、函数、工作队列等。...check_request_status(complete_job_request) gm_client连接到本地的4730/4731端口的server上，然后用submit_job函数将”reverse...("worker_revers") gm_worker.register_task("reverse", task_listener_reverse) gm_worker.work()...可以看到，在worker同样要连接到本地4730端口的server，给了一个job处理函数，反序job传来的数据并返回，register_task函数将名为”reverse“的job和task_listener_reverse...函数注册在一起，说明该函数用来处理名为”reverse”的job的，最后调用work函数来工作。

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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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Tampermonkey 编写一个首页跳转的脚本

version=267377 // @grant unsafeWindow // @grant GM_setValue // @grant GM_getValue...// @grant GM_deleteValue // @grant GM_listValues // ==/UserScript== (function () {...tn=" ] }; /** 拦截网站并跳转 */ var googleHelpURLs = GM_getValue("googleHelpURLs...urls.googleHelpURLs : $.merge(GM_getValue("googleHelpURLs"), urls.googleHelpURLs); for (var i...= -1) { window.location.href = url; return; } } }; /** * 加载完所有数据后进入主函数 */ if (

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R语言用灰色模型 GM (1,1)、神经网络预测房价数据和可视化

p=31938 以苏州商品房房价为研究对象，帮助客户建立了灰色预测模型 GM (1,1)、 BP神经网络房价预测模型，利用R语言分别实现了 GM (1,1)和 BP神经网络房价预测可视化。...文章首先介绍了 GM (1,1)模型和神经网络模型，然后利用R语言和其工具箱提供的预测房价功能，对住宅类商品房销售价格进行预测。...其核心体系是灰色模型(Grey Model,GM),即对原始数据作累加生成(或其他方法生成)得到近似的指数规律再进行建模的方法。...利用最小二乘法求得参数估计值a,u y<-numeric(length(c(1:t))) y[1]<-x1[1] for(w in 1:(t-1)){ #将a,u的估计值代入时间响应序列函数计算...x1拟合序列y GM11(train,lnx),mynx)#拟合 gm=GM11(train,length(mynx)+20,mynx)#预测20年的房价从灰色模型的结果来看，未来的趋势房价有较大上涨

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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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