神秘的value

最新推荐文章于 2025-07-04 17:10:36 发布
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理论上，不管是ie，还是火狐，innerHTML都是可以取到value，但是textarea却是不一样，在ie下，innerHTML取值没问题，但是在火狐下却取不到值，换成value后，不管是ie，还是火狐都可以取到值，只是这到底是为什么，让人无法猜透！

M4A1007
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揭秘博弈论中的神奇公式：夏普利值（Shapley Value），让你重新认识合作中的公平与贡献！
ZJQ的博客
09-30 616
今天，我们要为你介绍一个来自博弈论的神秘武器——夏普利值（Shapley Value），它能够精准地衡量每个成员在合作中的贡献，并为你提供一个公平合理的分配方案！现在，我们需要根据联盟的大小（即联盟中成员的数量）来计算每个边际贡献的权重。但无论如何，它都为我们提供了一个公平、理性的方法来评估成员在合作中的贡献，并据此进行分配。这些值是通过考虑所有可能的联盟、每个成员的边际贡献以及相应的权重因子来计算的。对于丙的计算类似乙，但需要注意的是，由于联盟是无序的，所以甲加入{乙}和乙加入{甲}的边际贡献是相同的。
Spring Boot 3.x 的 @Value 注解：让配置不再乏味，编程也能幽默
专注于深入研究多种编程语言，以实战为导向，逐步拓展开发技能，提升工程化编码和思维能力，展现无敌技术实力。
06-20 590
@Value 注解是 Spring Boot 中的强大工具，帮助我们轻松注入配置属性。它让读取 application.properties 或 application.yml 文件中的值变得简单而有趣，让编码不再单调乏味！
揭开广告引擎的神秘面纱：如何在0.1秒内精准匹配用户需求？
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学习广告引擎的整体架构和工作过程是本文的关键内容，包括广告请求解析、标签检索、向量检索、打分排序等多个关键环节。这些环节共同构建了一个强大的广告引擎，使其能够在极短的时间内返回最相关的广告。
python相同key合并value_python dicts列表如何合并key:value其中的值相同？
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尽量避免复杂的嵌套数据结构。我相信人们倾向于只有在他们密集使用数据结构的时候才能对他们进行摸索。之后程序完成，或者暂时搁置，数据结构迅速变得神秘。对象可以用来以更理智、更有组织的方式保留甚至增加数据结构的丰富性。例如，看起来item和price总是在一起的。因此，这两个数据最好在一个对象中配对：class Item(object):def __init__(self,name,price):sel...
如何持久化存储你的key-value数据？
qq_33240556的博客
03-20 1024
上面我们介绍boltdb的磁盘布局时提到，boltdb整个文件由一个个page组成。最开头的两个page描述db元数据信息，而它正是在client调用boltdb Open API时被填充的。那么描述磁盘页面的page数据结构是怎样的呢？元数据页又含有哪些核心数据结构？boltdb本身自带了一个工具bbolt，它可以按页打印出db文件的十六进制的内容，下面我们就使用此工具来揭开db文件的神秘面纱。下图左边的十六进制是执行如下bbolt dump。
HashMap的神秘面纱
骆宏的专栏
08-22 1559
还在担忧hashmap的原理？面试时害怕面试官的深入考核hashmap的内部知识，让我们一起解开hashmap的神秘面纱...
【MySQL】分区表插入失败？揭秘“Table has no partition for value“错误及解决方案
07-04 795
📌 数据库分区错误解析与解决方案 当遇到"Table has no partition for value 739800"错误时，说明数据无法匹配到任何现有分区。这常见于RANGE/LIST分区表，当插入的数据超出预定义分区范围时发生。 🔧 解决方法： 检查现有分区（SHOW CREATE TABLE） 添加新分区（ALTER TABLE...ADD PARTITION） 设置默认分区（VALUES LESS THAN MAXVALUE） 📝 最佳实践： 定期审查分区范围 设置分区
神秘电报密码——哈夫曼编码
weixin_57874507的博客
02-09 1514
哈夫曼编码(Huffman Coding)，又称霍夫曼编码，是一种编码方式，哈夫曼编码是可变字长编码(VLC)的一种。Huffman于1952年提出一种编码方法，该方法完全依据字符出现概率来构造异字头的平均长度最短的码字，有时称之为最佳编码，一般就叫做Huffman编码(有时也称为霍夫曼编码)。
神秘的echarts用法
Lin_heng的博客
03-28 1242
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揭开HTML 5工作草稿的神秘面纱
09-28
此外，还有用于客户端存储的Key/Value对（如Web Storage）和嵌入式SQL数据库（Web SQL Database）。 3. **网络通信**：新的网络API允许Web应用程序在本地网络上进行通信，如WebSocket提供双向通信，实现与服务器的...
logback-classic-1.4.11.jar中文文档.zip
08-09
1、压缩文件中包含： 中文文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
elasticsearch-0.14.3.jar中文文档.zip
08-09
1、压缩文件中包含： 中文文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
虚拟同步电机Simulink仿真与并电网模型仿真：参数设置完毕，可直接使用 - 电力电子
08-09
如何利用Simulink对虚拟同步电机(Virtual Synchronous Generator,VSG)及其并电网模型进行仿真。首先概述了Simulink作为MATLAB的一部分，在电力电子仿真中的重要地位。接着阐述了虚拟同步电机的建模步骤，涵盖机械、电气和控制三个部分，并强调了参数设置对仿真精度的影响。然后讨论了并电网模型的构建方法，涉及电网结构、电压等级、线路阻抗等要素。随后讲解了参数设置的具体流程，包括电机初始状态、控制策略、并电网电压电流等。最后探讨了通过MATLAB编写控制策略和数据分析代码的方法，以及如何基于仿真结果评估电机性能和电网稳定性。 适合人群：从事电力电子领域研究的专业人士，尤其是那些对虚拟同步电机和并电网仿真感兴趣的工程师和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要深入了解虚拟同步电机工作原理和并电网运行规律的研究项目。目标是在掌握Simulink仿真技巧的基础上，优化电机性能，提高电网稳定性。 阅读建议：由于涉及到大量的理论知识和技术细节，建议读者先熟悉Simulink的基本操作和相关电力电子基础知识，再逐步深入理解和实践文中提到的各种仿真技术和方法。
elasticsearch-5.6.0.jar中文文档.zip
08-09
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电动汽车充放电调度优化：全局与局部策略性能比较及其实际应用 - 分布式优化
最新发布
08-09
内容概要：本文探讨了电动汽车（EV）充放电调度优化的问题，特别是全局与局部调度策略之间的性能比较及其实际应用挑战。文中指出，虽然全局调度能够提供理论上最低的成本，但它假设所有车辆的到达时间和充电需求是预先已知的，在现实生活中难以实现。相比之下，局部调度策略更加实用，它仅考虑当前在充电桩的车辆，采用分布式方式优化充电计划，不仅适应大规模车辆群体，还能灵活应对动态变化。仿真结果显示，局部调度方案在成本上接近全局最优解，同时显著减少了计算时间，使其更适合实际应用场景。此外，文章还提到在电价高峰期，局部调度策略可能会促使某些车辆放电以减轻电网负担，从而形成一种自组织的微电网生态系统。 适用人群：对电动汽车充放电调度优化感兴趣的科研人员、工程师以及相关领域的学生。 使用场景及目标：①理解电动汽车充放电调度的基本概念和技术背景；②掌握全局与局部调度策略的区别和优劣；③探索如何将理论应用于实际，解决现实世界中的复杂问题。 其他说明：文章提供了具体的Python代码示例来解释两种调度方法的工作原理，有助于读者更好地理解和实践所讨论的内容。
基于MATLAB的机器人路径规划算法设计
08-09
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/67c535f75d4c 在机器人技术中，轨迹规划是实现机器人从一个位置平稳高效移动到另一个位置的核心环节。本资源提供了一套基于 MATLAB 的机器人轨迹规划程序，涵盖了关节空间和笛卡尔空间两种规划方式。MATLAB 是一种强大的数值计算与可视化工具，凭借其灵活易用的特点，常被用于机器人控制算法的开发与仿真。 关节空间轨迹规划主要关注机器人各关节角度的变化，生成从初始配置到目标配置的连续路径。其关键知识点包括： 关节变量：指机器人各关节的旋转角度或伸缩长度。 运动学逆解：通过数学方法从末端执行器的目标位置反推关节变量。 路径平滑：确保关节变量轨迹连续且无抖动，常用方法有 S 型曲线拟合、多项式插值等。 速度和加速度限制：考虑关节的实际物理限制，确保轨迹在允许的动态范围内。 碰撞避免：在规划过程中避免关节与其他物体发生碰撞。 笛卡尔空间轨迹规划直接处理机器人末端执行器在工作空间中的位置和姿态变化，涉及以下内容： 工作空间：机器人可到达的所有三维空间点的集合。 路径规划：在工作空间中找到一条从起点到终点的无碰撞路径。 障碍物表示：采用二维或三维网格、Voronoi 图、Octree 等数据结构表示工作空间中的障碍物。 轨迹生成：通过样条曲线、直线插值等方法生成平滑路径。 实时更新：在规划过程中实时检测并避开新出现的障碍物。 在 MATLAB 中实现上述规划方法，可以借助其内置函数和工具箱： 优化工具箱：用于解决运动学逆解和路径规划中的优化问题。 Simulink：可视化建模环境，适合构建和仿真复杂的控制系统。 ODE 求解器：如 ode45，用于求解机器人动力学方程和轨迹执行过程中的运动学问题。 在实际应用中，通常会结合关节空间和笛卡尔空间的规划方法。先在关节空间生成平滑轨迹，再通过运动学正解将关节轨迹转换为笛卡
Matlab中点云重建与三角剖分技术及其在三维建模的应用
08-09
内容概要：本文介绍了Matlab在点云重建与三角剖分方面的技术和应用。点云数据来源于三维扫描设备或图像处理系统，经过预处理（如去噪和平滑）后，利用插值和曲面拟合技术重建表面几何形状。三角剖分则通过划分成三角形面片来增强模型的真实感。Matlab提供的多种算法使这一过程更为精准和高效。 适合人群：从事计算机图形学、三维建模的研究人员、工程师以及设计师。 使用场景及目标：适用于需要从原始点云数据创建高精度三维模型的情况，旨在提高模型的质量和真实性。 其他说明：文中详细解释了点云重建的具体流程，包括预处理阶段的技术手段，以及不同类型的三角剖分方法的选择依据。
基于STM32F103的Modbus主站源码：串口通信读取多个从机功能码，无需定时器，简单移植的Modbus RTU通信方案
08-09
如何在STM32F103平台上实现Modbus RTU主站的功能。作者分享了一个仅由单个C文件构成的简洁实现方法，利用串口2进行通信，能够读取多个从机的功能码。文中不仅提供了具体的硬件配置指导，还展示了关键代码段，包括初始化设置、动态改变从机地址的方法以及发送和接收数据的具体流程。此外，作者还提到了一些实际应用中的注意事项，如超时检测、CRC校验的重要性，并强调了代码的易移植性和稳定性。 适合人群：熟悉嵌入式系统开发，尤其是对STM32系列微控制器有一定了解的研发人员。 使用场景及目标：适用于需要构建稳定可靠的Modbus RTU主站系统的工程项目，旨在帮助开发者快速理解和掌握STM32平台下Modbus协议的应用技巧。 其他说明：文中提供的解决方案已经在多个实际项目中得到验证，表现出良好的性能和可靠性。对于希望深入了解Modbus协议内部机制及其在工业自动化领域的具体应用的读者来说，是一份非常有价值的参考资料。
基于Matlab Simulink的无迹扩展卡尔曼滤波用于路面附着系数估计的技术解析与应用 - 汽车电子控制系统
08-09
内容概要：本文档深入探讨了利用无迹扩展卡尔曼滤波（UKF）和扩展卡尔曼滤波（EKF）在Matlab/Simulink环境下进行路面附着系数估计的方法和技术。文中详细介绍了7自由度整车模型的构建，包括横摆、侧倾、四轮旋转及纵向运动等多个方面。同时，文档还展示了UKF的具体实现方式，特别是sigma点的选择及其对非线性特性的保持。此外，文档提供了丰富的实例验证，如对开路面工况测试，证明了该方法的有效性和优越性。最后，文档强调了模型的灵活性和实用性，如参数调整简便、支持多种测试工况等。 适用人群：从事车辆动力学研究、汽车电子控制系统开发的专业人士，以及希望深入了解卡尔曼滤波算法应用于实际工程的学生和研究人员。 使用场景及目标：本模型主要用于提高车辆稳定性控制系统的性能，尤其是在复杂路况下（如冰雪路面、湿滑路面等）。通过精确估计路面附着系数，能够显著提升ESP系统和其他主动安全系统的响应速度和准确性。 其他说明：文档不仅提供详细的理论推导和代码实现，还包括了大量实用技巧和注意事项，确保用户能够在实际项目中顺利应用这些技术。
DDD中entity和value object
07-16
在领域驱动设计（DDD）中，Entity（实体）Value Object（值对象）是两个重要的概念。 Entity（实体）是具有唯一标识的对象，它具有生命周期和状态的变化。实体通常具有业务行为和业务规则，并且可以通过其标识来进行区分。例如，在一个电子商务系统中，商品可以被视为实体，每个商品都有自己的唯一标识，可以进行库存管理、价格更新等操作。 Value Object（值对象）是没有唯一标识的对象，它的价值在于其属性的组合。值对象通常是不可变的，即一旦创建就不能被修改。它们是通过其属性值来进行比较和判断相等性的。例如，在一个订单系统中，订单中的商品列表可以被视为值对象，因为它们的价值在于其组合而不是唯一标识。 实体和值对象在DDD中扮演不同的角色。实体用于表示有生命周期和状态变化的对象，而值对象用于表示仅由其属性值定义的对象。在设计中，我们需要根据业务需求和领域模型的特点来选择何时使用实体和何时使用值对象。
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