多层工具箱

Ⅰ bp神经网络如何区分单层和多层隐藏

这个全靠 你自己设的, 你喜欢设几层就设几层 , 不过一般来说,BP都是一个输入内层,一个隐层,一个输出层容这样.因为听说一个隐层就能够逼近任意的函数了.你如果是用matlab工具箱的话,你可以调用net.numLayers查看网络的层数,若果是2,则说明是一个隐层(你可以认为matlab把输出也当一个隐层),是3,则有2个隐层,这样类推.
学习神经网络可以上<神经网络之家>

Ⅱ 折叠多层工具箱支撑杆叫什么名称（可折叠活动的）

气弹簧吗 我就是做这方面用的气弹簧的厂家

Ⅲ 小心鑫软件

根本就是在不知情的情况下 ，银行卡里面的钱就被刷走了， 借款申请以回后，让点进度查答询，一点进度查询 自动就弹出来了，你已经同意支付199元推荐贷款费，而且自动扣款，而且还私自拟定了抵押手机，借款等一系列合同，都是在不知情的情况下做的， 这样的骗子公司，希望得到有关部门的严查 。不要在让更多的人上当受骗了

Ⅳ 用matlab的Neural Network工具箱设计一个多层感知器（1个隐层,20个隐节点），来

设计，以款多层，我知道，感知，我能做

Ⅳ 工具箱的分类

塑料工具箱
采用优质的工程塑料，高强度耐冲击，一般用于存储五金工具2 虚拟工具箱
一些功能的集合，将各种工具集合到一个模块当中，方便使用和管理维护。如：游戏工具箱、查询工具箱等。

铝合金工具箱
是一种铝合金，以镁和硅作为合金元素。总体而言具有好的机械性质，可以进行热处理及焊接。是最常被使用的铝合金。 铝合金工具箱是由 铝合金材料为骨架，ABS、密度板（中纤板）、夹板（多层板）等为面板，以三通、口条、手把、锁等为配件组合而成的箱体，因为其有设计结构上合理，专业做工上细致，且承重能力强结实耐用，美观大方等特点，在包装等行业上有着很广泛的应用，主要为国外应用的比较多，随着国内各行业的兴起，特别是ISO行业要求的因素，追求产品包装、运输过程中的完整性，铝合金箱的应用也随之增加。 机箱主体采用优质的铝合金型材，具有结构坚固、外形美观、散热性能好等特点，广泛应用于美容美发、工具组合、首饰手表、舞台、仪器、仪表、电子、通信、自动化、传感器、智能卡、工业控制、精密机械等行业，是高档仪器仪表的理想箱体。
汽车工具箱
汽车工具箱是指在发生故障或者意外的情况下，辅助完成车主处理这些问题的工具。一般包括了应急小锤、急救包、大容量灭火器、可折叠反光警示标志、车载逆变器、搭电过火线、车用保险丝、打气泵、对讲机、防水胶带、绝缘胶带、免拆补胎工具、拖车绳等等。 5 实体工具箱

工具的集合，用以存放各种具有不同功能和作用的工具的箱子。如：医疗工具箱、修理工具箱等。
铁皮工具箱
分为手提式，两抽式和翻斗式工具箱。采用镀锌磷化钢板，结实耐用。上盖带有抽屉锁止功能，顶部提手携带方便

网络工具箱
为虚拟网络而设计 不同的网络工具箱有不同的功能， 主要有优化网络 维护网络 创建网络而诞生。 方便大众更好融入网络
固件工具箱
固件工具箱是一款功能强大的系统工具箱程序，需要root权限

Ⅵ 如何删除多层文件夹

你用一下超级巡警的暴力删除。我以前也遇过类似的情况，我就是那么删除的。你可以网络一下“超级巡警”。软件类似360，里面的工具箱里暴力删除，你安装后右击那个文件夹也会有暴力删除的字样。楼主可以试下。

Ⅶ 多层遮罩动画的原理是什么

第七课 遮罩动画
在Flash8.0的作品中，我们常常看到很多眩目神奇的效果，而其中不少就是用最简单的“遮罩”完成的，如水波、万花筒、百页窗、放大镜、望远镜……等等。

那么，“遮罩”如何能产生这些效果呢？

在本节，我们除了给大家介绍“遮罩”的基本知识，还结合我们的实际经验介绍一些“遮罩”的应用技巧，最后，提供二个很实用的范例，以加深对“遮罩”原理的理解。

在Flash8.0中实现“遮罩”效果有二种做法，一种是用补间动画的方法，一种是用actions指令的方法，在本节中，我们只介绍第一种做法。

1．遮罩动画的概念
（1）什么是遮罩

“遮罩”，顾名思义就是遮挡住下面的对象。

在Flash8.0中，“遮罩动画”也确实是通过“遮罩层”来达到有选择地显示位于其下方的“被遮罩层”中的内容的目地，在一个遮罩动画中，“遮罩层”只有一个，“被遮罩层”可以有任意个。

（2）遮罩有什么用

在Flash8.0动画中，“遮罩”主要有2种用途，一个作用是用在整个场景或一个特定区域，使场景外的对象或特定区域外的对象不可见，另一个作用是用来遮罩住某一元件的一部分，从而实现一些特殊的效果。

2．创建遮罩的方法
（1）创建遮罩

在Flash8.0中没有一个专门的按钮来创建遮罩层，遮罩层其实是由普通图层转化的。你只要在要某个图层上单击右键，在弹出菜单中把“遮罩”前打个勾，该图层就会生成遮罩层，“层图标”就会从普通层图标变为遮罩层图标，系统会自动把遮罩层下面的一层关联为“被遮罩层”,在缩进的同时图标变为，如果你想关联更多层被遮罩，只要把这些层拖到被遮罩层下面就行了，如图3-5-1所示。

图3-5-1 多层遮罩动画

（2）构成遮罩和被遮罩层的元素

遮罩层中的图形对象在播放时是看不到的，遮罩层中的内容可以是按钮、影片剪辑、图形、位图、文字等，但不能使用线条，如果一定要用线条，可以将线条转化为“填充”。

被遮罩层中的对象只能透过遮罩层中的对象被看到。在被遮罩层，可以使用按钮，影片剪辑，图形，位图，文字，线条。

（3）遮罩中可以使用的动画形式

可以在遮罩层、被遮罩层中分别或同时使用形状补间动画、动作补间动画、引导线动画等动画手段，从而使遮罩动画变成一个可以施展无限想象力的创作空间。

3．应用遮罩时的技巧
遮罩层的基本原理是：能够透过该图层中的对象看到“被遮罩层”中的对象及其属性（包括它们的变形效果），但是遮罩层中的对象中的许多属性如渐变色、透明度、颜色和线条样式等却是被忽略的。比如，我们不能通过遮罩层的渐变色来实现被遮罩层的渐变色变化。
要在场景中显示遮罩效果，可以锁定遮罩层和被遮罩层。
可以用“AS”动作语句建立遮罩，但这种情况下只能有一个“被遮罩层”，同时，不能设置_alpha属性。
不能用一个遮罩层试图遮蔽另一个遮罩层。
遮罩可以应用在gif动画上。
在制作过程中，遮罩层经常挡住下层的元件，影响视线，无法编辑，可以按下遮罩层时间轴面板的显示图层轮廓按钮，使之变成，使遮罩层只显示边框形状，在种情况下，你还可以拖动边框调整遮罩图形的外形和位置。
在被遮罩层中不能放置动态文本。
实例：红星闪闪

图3-5-2 红星闪闪

知识提要

将线条转化为填充
创建遮罩动画
使用变形面板
任意变形工具中“注册点”的应用
学习使用橡皮工具中的“水笼头”工具和擦除线条
（1）创建影片文档

1、设置影片文档属性

执行【文件】|【新建】命令，在弹出的面板中选择【常规】|【Flash文档】选项后，点击【确定】按钮，新建一个影片文档，在【属性】面板上设置文件大小为400*400象素，【背景色】为黑色。（在教程中，我们为了更好的显示场景中的内容，背景色设为了深蓝色），如图3-5-3所示。

图3-5-3 文档【属性】面板

（2）创建元件

1、 创建“闪光线条”元件

执行【插入】|【新建元件】命令，新建一个图形元件，名称为“闪光线条”。选择工具栏上的直线工具，在场景中画一直线，在【属性】面板上作如图3-5-5设置。

图3-5-5 闪光线条的【属性】面板参数设置

2、 创建“闪光线条组合”元件

执行【插入】|【新建元件】命令，新建一个图形元件，名称为“闪光线条组合”，如图3-5-6所示。

图3-5-6 创建闪光线条元件

从库中将名为“闪光线条”的元件拖入新元件编辑窗口的场景中，在X轴上的位置为-200，Y轴为20。然后单击工具栏上的任意变形工具，此时元件的中心会出现一个小白点，它就是对象的“注册点”，用鼠标左键按住它，拖到场景的中心处松手。

图3-5-7中的“1”显示的是注册点在元件的中心时的情形，“2”显示的是注册点已拖到场景中心时的情形。

图3-5-7 移动注册点到场景的中心

然后执行【窗口】|【设计面板】|【变形】命令，打开变形面板，选中【旋转】，角度为15度，连续按下【复制并应用变形】按钮，在场景中复制出的效果如图3-5-8所示。

图3-5-8 变形面板及复制好的元件

在时间轴的关键帧上点一下，选中全部图形，执行【修改】|【分散】命令，把线条打散，再执行【修改】|【形状】|【将线条转化为填充】命令，将线条转变为形状。

3、 创建“闪光”元件

执行【插入】|【新建元件】命令，新建一个影片剪辑，名称为“闪光”，如图3-5-9所示。

图3-5-9 创建“闪光”元件

单击【确定】后进行“新元件编辑窗口”，接着把库里名为“闪光线条组合”的元件拖到场景中，对齐中心点，复制此元件，在第30帧处加关键帧，再回到第1帧中建立补间动作动画，【属性】面板上设置顺时针旋转一周。

然后新建一层，在第1帧中执行【编辑】|【粘贴到当前位置】命令，使二层中的“闪光线条组合”完全重合，再执行【修改】|【变形】|【水平翻转】命令，让复制过来的线条和第一层的线条方向相反，在场景中形成交叉的图形。

在第30帧处建立关键帧，在第1帧中建立动作补间动画，【属性】面板上设置逆时针旋转一周，最后将此层设为遮罩层，如图3-5-10所示。图中显示的是“闪光”元件的时间轴面板和各图层中的动画设置。

图3-5-10“闪光”元件编辑界面

4、 创建“红星”元件

执行【插入】|【新建元件】命令，新建一个图形元件，名称为“红星”。我们要在这个元件中画一个漂亮的红星，为了画好红星，我们分九步来叙述具体的画法，图3-5-11中的“1-9”的数字表示这九个步骤。

图3-5-11 红星的九步画法

第一步，按住shift键，从场景中心向上画一根黄色的线条，如图3-5-11中的“1”所示。

第二步，选择工具箱中的任意变形工具,在画好的线条上点一下，这里，线条的中心出现一个白色的小园点，我们叫它“注册点”。如图3-5-11中的“2”所示。

第三步，鼠标左键按住这个小白点，拖到线条的最下端，这是因为我们要让线条要以下端为中心旋转复制。如图3-5-11中“3”所示。

第四步，执行【窗口】|【设计面板】|【变形】，打开变形面板，各参数设置如图3-5-12。

按下【复制并应用变形】按钮四次，就会在场景中每隔72度复制出一根线条，五个线条的顶端构成五角星的五个顶点。如图3-5-11中的“4”所示。

图3-5-12 变形面板

第五步，用绿色线条分别连接五根线条的顶端，五角星的模样已经出来了，如图3-5-11中“5”所示。

第六步，用白色线条分别连接五角星中心和上一步连线的中点，如图3-5-11中“6”所示。

第七步，选择工具栏上的橡皮工具 ，在工具栏下面的选项中选择“水笼头”工具，在多余的线段上点一下，去除线段，修整好的五角星如图3-5-11中的“7”所示。

第八步，用油漆筒工具给五角星上色，每个角的左右颜色可略有区别，增加立体感，如图3-5-11中的“8”所示。

第九步：再选择橡皮工具，点开旁边的小三角，在“擦除线条”前打勾，如图3-5-13所示。

用橡皮工具擦去红星上的线条，一颗漂亮的红星就做成了，如图3-2-11中“9”所示。

技巧：在Flash8.0中，还可以用更简单的方法画红星，选择工具栏上的多角星形工具，如图3-5-14。

（3）创建动画

回到主场景中，把“闪光”元件拖入第二层，新建二层，第三层中拖入“红星”元件，在场景的下方写下白色的“闪客启航电影制片厂”的文字，完成后的时间帧面板及场景如图3-5-16所示。

按Ctrl+Enter组合键，测试动画。此时，你欣赏着自己亲手做的“闪闪红星”动画，心中再回想一下“遮罩”在动画中的作用，是否已经感受到“遮罩”这一功能的神奇？

（图片无法显示，以下网址有详细介绍）

Ⅷ 多层工具箱，左边的那种折叠和右边的折叠哪种比较好

看用途，第一种空间大，但比较凌乱。第二种易于工具的分类摆放。
工具少则用第一种，工具多就选第二种。

Ⅸ matlab中怎样实现多层小波重构

（1）程序所用的小波函数只有非标准的Haar小波，其滤波器组为 Lo_D=[1/2 1/2], Hi_D=[-1/2 1/2]，是固化在 mydwt2.m 的程序中的，不能选择其他的小波函数；
（2）非标准的Haar小波，其分解出来的系数矩阵中，高频系数的细节内容（轮廓、边缘等特征）不明显；
（3）函数 mydwt2 中列变换的矩阵对象为输入矩阵，这是错误的，其矩阵对象应该是行变换后的缓存矩阵；
（4）函数 mydwt2 的输出用[LL,HL,LH,HH]表示，不是很规范，应改为[cA,cV,cH,cD]来表示，即一级小波变换输出的系数矩阵有4个部分：平均部分、垂直细节部分、水平细节部分和对角线细节部分。
（5）函数 mywavedec2 的输出 y 是与输入矩阵 x 相同大小的矩阵，并且已将N级分解后所有的平均、细节系数组合成一体的。实际上，这种定义只对Haar小波有效。
（6）原程序中要调用 modmat 函数对图像矩阵进行修剪，使之能被 2 的 N 次方整除，主要是为了生成塔式结构图像而设的，对上述问题修正后，这个 modmat 函数已不需使用了。
针对上述问题，我对程序作了修正，发布在今天的3篇文章里，请大家点击查看。新修正的程序更为简洁易懂，功能也有所增强，可以用任意的小波函数进行小波分解，可根据小波分解系数矩阵重构出指定分解级的低频系数和原始图像。
（原）自己动手编写小波信号分解与重构的Matlab程序
下面，我把自己编写的小波一维、二维信号分解和重构Matlab程序共享出来，也希望有朋友共享自编的程序，共同学习，提高程序的效率和简洁性。
1、《小波图像分解与重构程序存在的问题与解决办法》
首先要说明的一点是，虽然是自己编写Matlab程序，但并不是说一点也不用Matlab的自带函数。我们要编写的是实现小波变换的主要功能函数，而绘图等基本功能还是要用到Matlab函数的。而且，根据小波变换的滤波器组原理，原始信号要通过低通、高通滤波器处理，这里就涉及到卷积这一运算步骤。卷积——FFT算法的实现，相信很多朋友都能用Matlab、C语言等来实现，不过与Matlab自带的用机器语言编写的FFT程序相比，运算速度一般会慢几倍、几十倍。所以，我的程序里边涉及卷积的就直接调用Matlab的conv()函数了。
我们知道，小波变换的一级分解过程是，原始信号分别进行低通、高通滤波，再分别进行二元下抽样，就得到低频、高频（也称为平均、细节）两部分系数；而多级分解则是对上一级分解得到的低频系数再进行小波分解，是一个递归过程。以下是一维小波分解的程序：
function [cA,cD] = mydwt(x,lpd,hpd,dim);
% 函数 [cA,cD]=MYDWT(X,LPD,HPD,DIM) 对输入序列x进行一维离散小波分解，输出分解序列[cA,cD]
% 输入参数：x——输入序列；
% lpd——低通滤波器；
% hpd——高通滤波器；
% dim——小波分解级数。
% 输出参数：cA——平均部分的小波分解系数；
% cD——细节部分的小波分解系数。

cA=x; % 初始化cA，cD
cD=[];
for i=1:dim
cvl=conv(cA,lpd); % 低通滤波，为了提高运行速度，调用MATLAB提供的卷积函数conv()
dnl=downspl(cvl); % 通过下抽样求出平均部分的分解系数
cvh=conv(cA,hpd); % 高通滤波
dnh=downspl(cvh); % 通过下抽样求出本层分解后的细节部分系数
cA=dnl; % 下抽样后的平均部分系数进入下一层分解
cD=[cD,dnh]; % 将本层分解所得的细节部分系数存入序列cD
end

function y=downspl(x);
% 函数 Y=DOWMSPL(X) 对输入序列进行下抽样，输出序列 Y。
% 下抽样是对输入序列取其偶数位，舍弃奇数位。例如 x=[x1,x2,x3,x4,x5]，则 y=[x2,x4].

N=length(x); % 读取输入序列长度
M=floor(N/2); % 输出序列的长度是输入序列长度的一半（带小数时取整数部分）
i=1:M;
y(i)=x(2*i);
而重构则是分解的逆过程，对低频系数、高频系数分别进行上抽样和低通、高通滤波处理。要注意重构时同一级的低频、高频系数的个数必须相等。
function y = myidwt(cA,cD,lpr,hpr);
% 函数 MYIDWT() 对输入的小波分解系数进行逆离散小波变换，重构出信号序列 y
% 输入参数：cA —— 平均部分的小波分解系数；
% cD —— 细节部分的小波分解系数；
% lpr、hpr —— 重构所用的低通、高通滤波器。

lca=length(cA); % 求出平均、细节部分分解系数的长度
lcd=length(cD);

while (lcd)>=(lca) % 每一层重构中，cA 和 cD 的长度要相等，故每层重构后，
% 若lcd小于lca，则重构停止，这时的 cA 即为重构信号序列 y 。
upl=upspl(cA); % 对平均部分系数进行上抽样
cvl=conv(upl,lpr); % 低通卷积

cD_up=cD(lcd-lca+1:lcd); % 取出本层重构所需的细节部分系数，长度与本层平均部分系数的长度相等
uph=upspl(cD_up); % 对细节部分系数进行上抽样
cvh=conv(uph,hpr); % 高通卷积

cA=cvl+cvh; % 用本层重构的序列更新cA，以进行下一层重构
cD=cD(1:lcd-lca); % 舍弃本层重构用到的细节部分系数，更新cD
lca=length(cA); % 求出下一层重构所用的平均、细节部分系数的长度
lcd=length(cD);
end % lcd < lca，重构完成，结束循环
y=cA; % 输出的重构序列 y 等于重构完成后的平均部分系数序列 cA

function y=upspl(x);
% 函数 Y = UPSPL(X) 对输入的一维序列x进行上抽样，即对序列x每个元素之间
% 插零，例如 x=[x1,x2,x3,x4],上抽样后为 y=[x1,0,x2,0,x3,0,x4];

N=length(x); % 读取输入序列长度
M=2*N-1; % 输出序列的长度是输入序列长度的2倍再减一
for i=1:M % 输出序列的偶数位为0，奇数位按次序等于相应位置的输入序列元素
if mod(i,2)
y(i)=x((i+1)/2);
else
y(i)=0;
end
end
我们知道，二维小波分解重构可以用一系列的一维小波分解重构来实现。以下程序是基于Haar小波的二维小波分解和重构过程：
function [LL,HL,LH,HH]=mydwt2(x);
% 函数 MYDWT2() 对输入的r*c维矩阵 x 进行二维小波分解，输出四个分解系数子矩阵[LL,HL,LH,HH]
% 输入参数：x —— 输入矩阵，为r*c维矩阵。
% 输出参数：LL,HL,LH,HH —— 是分解系数矩阵的四个相等大小的子矩阵,大小均为 r/2 * c/2 维
% LL：低频部分分解系数； HL：垂直方向分解系数；
% LH：水平方向分解系数； HH：对角线方向分解系数。

lpd=[1/2 1/2];hpd=[-1/2 1/2]; % 默认的低通、高通滤波器
[row,col]=size(x); % 读取输入矩阵的大小

for j=1:row % 首先对输入矩阵的每一行序列进行一维离散小波分解
tmp1=x(j,:);
[ca1,cd1]=mydwt(tmp1,lpd,hpd,1);
x(j,:)=[ca1,cd1]; % 将分解系数序列再存入矩阵x中，得到[L|H]
end
for k=1:col % 再对输入矩阵的每一列序列进行一维离散小波分解
tmp2=x(:,k);
[ca2,cd2]=mydwt(tmp2,lpd,hpd,1);
x(:,k)=[ca2,cd2]; % 将分解所得系数存入矩阵x中，得到[LL,Hl;LH,HH]
end

LL=x(1:row/2,1:col/2); % LL是矩阵x的左上角部分
LH=x(row/2+1:row,1:col/2); % LH是矩阵x的左下角部分
HL=x(1:row/2,col/2+1:col); % HL是矩阵x的右上角部分
HH=x(row/2+1:row,col/2+1:col); % HH是矩阵x的右下角部分

function y=myidwt2(LL,HL,LH,HH);
% 函数 MYIDWT2() 对输入的子矩阵序列进行逆小波变换，重构出矩阵 y
% 输入参数：LL,HL,LH,HH —— 是四个大小均为 r*c 维的矩阵
% 输出参数：y —— 是一个大小为 2r*2c 维的矩阵

lpr=[1 1];hpr=[1 -1]; % 默认的低通、高通滤波器
tmp_mat=[LL,HL;LH,HH]; % 将输入的四个矩阵组合为一个矩阵
[row,col]=size(tmp_mat); % 求出组合矩阵的行列数

for k=1:col % 首先对组合矩阵tmp_mat的每一列，分开成上下两半
ca1=tmp_mat(1:row/2,k); % 分开的两部分分别作为平均系数序列ca1、细节系数序列cd1
cd1=tmp_mat(row/2+1:row,k);
tmp1=myidwt(ca1,cd1,lpr,hpr); % 重构序列
yt(:,k)=tmp1; % 将重构序列存入待输出矩阵 yt 的相应列，此时 y=[L|H]
end

for j=1:row % 将输出矩阵 y 的每一行，分开成左右两半
ca2=yt(j,1:col/2); % 分开的两部分分别作为平均系数序列ca2、细节系数序列cd2
cd2=yt(j,col/2+1:col);
tmp2=myidwt(ca2,cd2,lpr,hpr); % 重构序列
yt(j,:)=tmp2; % 将重构序列存入待输出矩阵 yt 的相应行，得到最终的输出矩阵 y=yt
end
y=yt;