写一个jsp代码，实现页面图片滑动效果，鼠标滑动图片的登陆页面
时间: 2024-03-05 09:47:59 浏览: 17
以下是一个示例的JSP代码，实现了一个基本的图片滑动效果，当鼠标滑动图片时，会在登陆页面上展示不同的图片。
```
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>图片滑动效果</title>
<style>
/* 设置图片容器的样式 */
.image-container {
width: 500px;
height: 300px;
position: relative;
overflow: hidden;
}
/* 设置图片的样式 */
.image-container img {
position: absolute;
top: 0;
left: 0;
transition: transform 0.5s ease-in-out;
}
/* 设置鼠标悬停时的样式 */
.image-container:hover img {
transform: scale(1.1);
}
</style>
</head>
<body>
<div class="image-container">
<img src="image1.jpg">
<img src="image2.jpg">
<img src="image3.jpg">
<img src="image4.jpg">
</div>
</body>
</html>
```
在上述代码中，我们创建了一个图片容器，包含了多张图片。每张图片都设置了绝对定位，让它们可以在容器中自由移动。当鼠标悬停在图片上时，我们使用CSS的transform属性将图片放大，实现了图片滑动效果。
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：YOLO目标检测算法的挑战与机遇：数据质量、计算资源与算法优化，探索未来发展方向
# 1. YOLO目标检测算法简介
YOLO（You Only Look Once）是一种
def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal
好的，根据上面的目标函数，我们可以推导出其对应的梯度向量函数，如下所示：
def gradient(x, y, beta):
"""
Compute gradient of the logistic regression loss function
:param beta: model parameter vector
:param x: feature matrix
:param y: label vector
:return: gradient vector
"""
n = x.shape[0]
pred = 1 /
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