手机登录 h5扫码页面源码
时间: 2023-07-29 22:04:37 浏览: 46
手机登录 H5 扫码页面源码通常由 HTML、CSS 和 JavaScript 组成。
HTML 部分：
```
<!DOCTYPE html>
<html lang="zh-CN">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>手机登录扫码页面</title>
<style>
/* CSS 样式 */
#qrcode {
width: 200px;
height: 200px;
margin: 0 auto;
margin-top: 100px;
}
</style>
</head>
<body>
<div id="qrcode">
<!-- 扫码区域 -->
</div>
<script src="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/jquery/3.6.0/jquery.min.js"></script>
<script src="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/jquery-qrcode/1.0/jquery.qrcode.min.js"></script>
<script>
// JavaScript 代码
$(document).ready(function () {
// 生成二维码
$('#qrcode').qrcode({
text: 'https://example.com/login' // 替换为真实的登录链接
});
});
</script>
</body>
</html>
```
在上述源码中，HTML 部分定义了一个 `div` 元素，用于显示二维码。该元素的样式通过 CSS 来设置，使其居中显示在页面中间。然后通过 JavaScript 使用 jQuery 库的 `qrcode` 插件生成二维码，将二维码的内容替换为真实的登录链接即可。
这段源码可以在手机端浏览器中直接打开，显示登录扫码页面，并在扫码区域展示一个二维码。用户可以使用手机的扫码功能扫描该二维码，以便进行登录等相关操作。
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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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