jquery跳出each循环

本文介绍了一段使用jQuery实现的功能,该功能可以在一系列输入框中查找是否有被选中的项,并通过一个标志变量来记录是否找到了已选中的输入框。

$("#chkbox").parent().parent().parent().find("input").each(
function() {
if ($(this).attr("checked")) {
flag=true;
return false;
}
});


return false 就可以跳出循环~~~
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 常见问题解答 网页打开速度慢或者打不开网页? 受到多种因素的影响,对于非会员用户我们无法提供最优质的服务。 如果您希望得到最棒的体验,请至大会员页面("右上角菜单 → 大会员")根据说明操作。 请注意:受制于国际网络的诸多不确定性,我们无法对任何服务的可靠性做出任何保证。 如果出现了网络连接相关的问题,我们建议您先等待一段时间,之后再重试。 如果您在重试后发现问题仍然存在,请联系我们,并说明网络问题持续的时间。 图片下载后无法找到? 打开"右上角菜单 → 更多 → 修改下载路径",在弹出的对话框中可以看到当前图片的保存路径。 此外,由于网络因素,在保存图片之后,等待屏幕下方出现"已保存到..."后,才能在本地找到图片。 如何更改图片保存的目录? 请参见"右上角菜单 → 更多 → 修改下载路径"。 翻页不方便? 在点进某个图片后,通过在图片上向左或向右滑动,即可翻页查看下一个作品。 如何保存原图/导出动图? 长按图片/动图,在弹出的菜单中选择保存/导出即可。 输入账号密码后出现"进行人机身份验证"? 此为pixiv登陆时的验证码,请按照要求点击方框或图片。 在pxvr中注册pixiv账号后,收到验证邮件,无法访问邮件中的验证链接? 请复制邮件中的链接,打开pxvr中的"右上角菜单 → 输入地址"进行访问。 能否自动将页面内容翻译为汉语? 很抱歉,pxvr暂不提供语言翻译服务。 图片下载类型是否可以选择? 能否批量下载/批量管理下载? 已支持批量下载多图作品中的所有原图:找到一个多图作品,进入详情页面后,点击图片进入多图浏览模式,长按任意一张图片即可看到批量下载选项。 关于上述其他功能,我们...
考虑局部遮阴的光伏PSO-MPPT控制模型(Simulink仿真实现)内容概要:本文介绍了基于Simulink仿真实现的考虑局部遮阴的光伏PSO-MPPT控制模型,旨在通过粒子群优化(PSO)算法解决光伏发电系统在局部阴影条件下最大功率点跟踪(MPPT)的效率问题。文档不仅提供了该模型的技术实现方法,还列举了大量相关的MATLAB/Simulink仿真资源,涵盖电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划、信号处理等多个科研方向,适用于复现高水平期刊论文和开展创新性研究。文中强调科研需逻辑缜密、善于借力,并提倡结合实际仿真与理论分析以提升研究深度。 适合人群:具备一定电力电子、自动控制或新能源背景,熟悉MATLAB/Simulink环境,从事光伏系统优化、智能算法应用或相关领域研究的研发人员及硕博研究生。 使用场景及目标:①研究局部遮阴下光伏系统MPPT控制策略的性能提升;②利用PSO等智能优化算法解决非线性、多峰值优化问题;③复现SCI/EI级别论文中的MPPT控制模型;④开展光伏系统建模与仿真教学或项目开发。 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与模型文件,按照目录顺序逐步学习,重点理解PSO算法在MPPT中的应用机制,并通过修改参数、对比实验等方式深入掌握仿真细节,提升工程实践与科研创新能力。
内容概要:本文档是美国国家标准与技术研究院(NIST)发布的特殊出版物800-38B,题为《分组密码运行模式建议:用于认证的CMAC模式》。该文档详细规范了一种基于对称密钥分组密码的消息认证码(MAC)算法——CMAC(Cipher-based Message Authentication Code)。CMAC用于确保数据的真实性与完整性,适用于需要高安全性的信息系统。文档介绍了CMAC的工作机制,包括子密钥生成、MAC生成与验证的具体步骤,并提供了相关的数学符号、定义和操作说明。此外,还讨论了MAC长度选择、密钥使用范围、重放攻击防护等安全性相关议题,并给出了实际应用中的参数建议和限制条件。 适合人群:从事信息安全、密码学研究或系统开发的专业技术人员,尤其是涉及加密模块设计、合规性评估或联邦信息系统安全实施的工程师和研究人员。 使用场景及目标:①为实现符合NIST标准的认证机制提供权威指导;②支持密码模块验证计划(CMVP)下的合规性测试;③帮助开发者正确实现CMAC算法并合理配置MAC长度与密钥使用上限,以抵御猜测攻击和碰撞攻击。 阅读建议:此文档属于技术规范类文件,应结合FIPS 197(AES)、SP 800-67等配套标准一同参考,重点关注第6节算法流程及附录中的安全参数建议,在实际部署时需严格遵循文中“shall”规定的强制性要求。
内容概要:本文系统阐述了基于流水线技术的像素性能优化方法,重点分析图形渲染中光栅化与像素阶段的性能瓶颈,揭示流水线通过“任务拆分-并行执行”提升GPU利用率的机制,并详细探讨了像素着色器阻塞、过度绘制、带宽瓶颈和几何阶段阻塞等常见问题及其优化策略。文章对比了传统API(如OpenGL、DirectX 11)与现代API(如Vulkan、Metal、DirectX 12)在流水线控制上的差异,强调现代API通过显式控制带来的优化优势,并提供了涵盖着色器简化、LOD技术、纹理压缩、延迟渲染和批量绘制等可落地的实战优化清单。此外,报告还前瞻性地探讨了流水线优化与AI智能体渲染在骨骼动画LOD、实例化渲染和AI遮挡剔除等方面的融合应用。; 适合人群:从事图形渲染、游戏开发、VR/AR开发及相关领域的技术人员,具备一定GPU编程和图形学基础的中高级研发人员; 使用场景及目标:①深入理解像素渲染流水线各阶段的工作机制及性能瓶颈;②掌握针对不同图形API的流水线优化策略,提升渲染效率;③在AI驱动的智能体渲染等复杂场景中实现高性能图形输出; 阅读建议:建议结合实际渲染项目对照文中优化策略进行验证,特别是在使用现代图形API时,应重点关注流水线对象管理、内存同步与批量提交等高级特性,同时关注AI与渲染流水线协同优化的前沿发展方向。
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