checked maxLength

 	function isMaxLen(o){  
 			var nMaxLen=o.getAttribute?  parseInt(o.getAttribute("maxlength")):"";  
 			if(o.getAttribute && o.value.length>nMaxLen){  
 				o.value=o.value.substring(0,nMaxLen)  
 			}
 		}
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<van-search v-model="searchVal" @search="onSearch" shape="round" placeholder="请输入搜索关键词" maxlength="25" /> <div class="type-item-scroll"> <div class="type-item-content"> <template v-for="item in filteredAlarmTypes"> <div :class="['type-item', 'base-text-hidden-1', {checked: item.isCheck} ]" :key="item.alarmType + 'type'" @click="onClickItem(item)"> {{item.alarmTypeName}} <img v-if="item.isCheck" src="assets/FireFight/Handover/checked.png" class="checked-icon"> </div> </template> </div> </div> <div class="checked-list"> <div class="checked-item" v-for="item in getCheckedItems" :key="item.alarmType + 'checked'"> <span class="item-title">{{item.alarmTypeName}}</span> <span class="delete-btn" @click="onDeleteItem(item)">X</span> </div> <div class="checked-item" v-show="checkedList.length > 3"> +{{checkedList.length - 3}} </div> </div> <div class="filter-bottom"> <div class="button left" @click="onResetAlarmType">重置</div> <div class="button right" @click="onConfirmAlarmType">确定</div> </div> </div> </van-popup> data: function () { return { type: 0, tabs: [{ type: 1, title: '工作台' }, { type: 2, title: '工作台' }], exStatus: null, //0所有, 1未处理 title: '工作台', grandchildMethod: null, filterShow: false, // 过滤弹窗 filterObj: {}, // 过滤数据 searchParams: {}, // 搜索数据 timeFlag: 1, // 日期选择flag selectedOrgList: [], // 组织树选择 isShowOrgTreeView: false, isShowAlarmType: false, // 报警类型 isShowDate: false, // 日期选择 searchVal: '', alarmTypeList: [], // 报警类型列表 filteredAlarmTypes: [] // 过滤后的报警列表 } // 报警类型搜索 onSearch() { const searchVal = this.searchVal.toLowerCase().trim(); this.filteredAlarmTypes = this.alarmTypeList.filter(item => item.alarmTypeName.toLowerCase().includes(searchVal) ); }, // 点击选中 onClickItem(item) { item.isCheck = !item.isCheck }, 为什么onClickItem可以改变alarmTypeList里的isCheck
09-24
内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
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