墨衍会员
·
AI 创作全网分发
墨衍智能分发
本文由作者通过墨衍一键同步至各平台
1分发平台
1.6w累计阅读
1.7w+平均单平台
已同步平台
优快云
微信公众号
微博
知乎
掘金
百家号
博客园
抖音
小红书
你的文章也可以这样分发
墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网
我也要
通过name获取相同name的值：
<body>
<input name="a" value="121"/>
<input name="a" value="234"/>
<input name="a" value="345"/>
<input name="a" value="456"/>
<button onclick="te()">dddd</button>
</body>
第一种：是通过document对象进行操作
function te(){
var aa = document.getElementsByName("a");
for(var i =0;i<aa.length;i++){
alert(aa[i].value);
}
}
第二种：是通过jquery进行操作
function te(){
$("[name=a]").each(function () {
alert($(this).val());
});
}
JavaScript
【win10+RAGFlow+Ollama】搭建本地大模型助手（教程+源码）
在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）已经成为各行各业不可或缺的一部分。特别是在文档处理和数据分析领域，AI的应用更是无处不在。今天，我要向大家介绍一个开源的AI框架引擎——RAGflow。它能够在深度文档理解方面执行检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG），并且被认为是目前最优秀的RAG框架之一。本文将详细探讨RAGflow的创新功能、技术特点以及如何在实际应用中发挥其最大潜力。
js 获取div的name属性
div标签没有value和name属性，但是我们给div增加一个value或者name，这个也是可以拿到的 一般情况：我们通常用var value = document.getElementById("id值").value; 这种方法来获取value的值。 但是我们通过JS直接得到div的value属性是得不到的，输出为 undefined，这是因为div...
AD/Protel老手才知道的PCB过孔查看技巧：3分钟分清通孔、盲孔和埋孔
本文为PCB设计工程师提供了在Altium Designer/Protel中快速鉴别通孔、盲孔和埋孔的实用技巧。通过层叠管理器、高级筛选工具和实战五步法，帮助用户在3分钟内精准识别过孔类型，提升设计效率和电路性能。特别适合处理高密度HDI板卡中的复杂过孔布局。
JS变量定义和赋值
JS变量定义和赋值
保姆级教程：用Unity为麒麟系统打包Linux应用（含路径权限全攻略）
本文提供了一份详细的Unity跨平台开发指南，重点介绍如何在麒麟系统上打包和部署Linux应用。从开发环境配置、路径权限处理到性能优化和常见问题解决，全面解析了Unity项目在国产操作系统上的适配流程，帮助开发者高效完成跨平台应用开发。
3种六轴IMU姿态解算算法对比：互补滤波、Mahony与卡尔曼滤波性能实测
本文深入对比了三种六轴IMU姿态解算算法：互补滤波、Mahony与卡尔曼滤波的性能表现。通过实测数据分析了各算法在精度、计算复杂度和适用场景上的差异，为无人机、机器人等运动控制系统提供了选型建议。重点探讨了六轴陀螺仪与加速度传感器的数据融合技术，帮助开发者根据项目需求选择最优解算方案。
元素获取的六种方式
querySlectorAll():获取指定选择器的所有元素，参数就是选择器的名称。querySlector():获取指定选择器的第一个元素，参数就是选择器的名称。
数通基础（基本网络通信原理、IP地址如何配置、DHCP、DNS域名系统、路由技术基础、静态路由 、TCP和UDP、vlan虚拟局域网、trunk、三层交换）
我们知道了1、电脑开机，通过dhcp获取ip地址2、电脑输入域名，www.baidu.com电脑把www.baidu.com发到自己的dns服务器3、dns服务器把域名解析成对应的ip地址4、电脑向百度服务器发送一个请求。
js根据name值获取元素
效果 <body> <input type="button" id="btn" value="显示效果" /> <input type="text" value="你是" name="name1" /> <input type="text" value="
泛微系统流程表单获取节点操作者
泛微系统流程表单获取节点操作者 select typename 流程类型, workflowname 流程名称, nodename 节点名称, (case when nodetype=0 then '创建' when nodetype=1 then '审批' when nodetype=2 then '提交' when nodetype=3 then '归档' else '' end) as 节点类型, groupname 节点操作组, (case when type=1 then '部门+安
使用 Simulink Real-Time 搭建一个完整的实时信号采集与滤波系统模型
本文详细介绍了基于Simulink Real-Time构建实时信号采集与滤波系统的完整流程。主要内容包括：系统配置（模型创建与参数设置）、信号采集模块搭建（模拟信号源或真实硬件连接）、实时滤波器设计（浮点/定点）、输出可视化（Scope/ToWorkspace等）、模型编译与下载到目标机、外部模式在线调试及数据保存方法。系统可实现微秒级实时信号处理，适用于工业控制、航空航天等对时间确定性要求高的场景。文章还提供了优化建议（多速率建模、优先级调度等）和应用场景说明，帮助读者快速掌握实时系统开发的核心技能。
js 设置获取到的属性名值
在JavaScript中，如果你已经获取到了一个对象的属性名，并且想要设置或获取该属性的值，可以使用点符号()或方括号([])语法来完成这一操作。
SAP S/4HANA 中 RAP 业务对象接口的消费模式
本文探讨了SAP S/4HANA中RAP业务对象接口的消费模式，重点介绍了通过EML直接调用和CDS投影两种Clean Core开发路径。文章分析了BO Interface作为稳定契约的价值，并提供了BAdI集成、OData服务发布等实际场景案例，同时对比了OData V2/V4的技术选型考量，最后强调了ADT向导使用中的DCL权限注意事项。全文旨在帮助开发者构建升级友好的业务对象消费方案。
使用JS或JQUERY，根据name属性获取标签的值
使用JS或JQUERY，根据name属性获取标签的值 (2016-08-12 11:18:51) 转载▼ 例：( input name="FORMID" value="1111" ) JS: document.getElementsByName("F
IDEA的使用指南
IDEA基于java的使用手册,可以最快速的上手,在使用中不断的丰富自己的使用技巧.
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
js根据name获取value的值
html部分代码如下： <input name="sort01" value=""> <input name="sort02" value=""> <input name="sort03" value=""> js代码： $('input[name^="sort"]').map(function(){return this.value})....
温度PID控制PLC程序
温度PID稳定控制程序，适用于欧姆龙PLC，对其他PLC也具有很大参考价值
js根据name获取input，textarea的值以及判断checkbox是否选中
需求： 系统配置里有输入框，文本域，开关三种配置项，每一项后有保存按钮，点击保存时获取到该配置强的键值对传到后台 代码示例 {extend name="common/base"} {block name='body-content'} <!-- 以下是正文 --> <div class="layui-body"> ...
ET2012新版免狗免安装绿色软件
ET2012新版免狗免安祖昂绿色软件。，新界面，新视觉，
js 根据 name 从地址栏信息中获取值
// 根据 name 从地址栏信息中获取值 function getQueryString(name) { var reg = new RegExp("(^|&?)" + name + "=([^&]*)(&|$)"); var r = window.location.search.substr(1); console.log(r); var re = r.rep...
js在表单中根据name获取值和获取选中select文本
var form = document.getElementById('form');// 获取表单 var value=form.name.value // 获取选中select文本 var obj = document.getElementById("wzo_projectid"); //定位 var index = obj.selectedIndex; //获取选中下标 va...
js根据地址栏参数名称获取对应的值 getQueryString(name)
js根据地址栏参数名称获取对应的值getQueryString(name) 方法一 //name：参数名称，return：有则返回该参数对应值，没有则返回null function GetQueryStr(name) { var reg = new RegExp("(^|&)" + name + "=([^&]*)(&|$)"); var r...
19.5js获取值框架工具：根据name获取对应的值
/根据传递过来的参数name获取对应的值。
如何获取HTML中Select选中项的值
如果select标签是有id属性的，如<select id=xx>...则用下述方法获取当前选项的值：var v = xx.value;或var v = document.getElementById("xx").value; //此方法兼容性好如果select标签是有name属性的，如<form name=form1><select name=xx&g...
JavaScript获取节点
目录JS的document内置对象根据id值取得元素节点对象根据标签名取得元素节点根据节点的name属性获得元素根据class获取元素节点在文本框中输入两个数，计算和 JS的document内置对象 可以把HTML中的每个标签看成一个节点，那么可以通过JS将这些节点获取出来，可以使用JS的一个内置对象（对象有自己的属性和方法）取得这些节点并且进行操作（修改，删除，替换其内容），该对象是一个内置对象...
html 表单 selector,javascript-如何使用querySelector来按名称选择输入元素？
javascript-如何使用querySelector来按名称选择输入元素？我最近在此站点上获得了帮助，希望在诸如2721827157822669869825之类的表单输入中使用name="pwd"，但是一旦我取出querySelectorAll，它就完全改变了功能中必须执行的操作。HTML：Password: Javascript：debugger;function checkForm() {...
js/jQuery 的一些常用操作（js/jQuery获取表单元素值 以及 清空元素值的各种实现方式）——附测试例子，拿来即能实现效果
js/jQuery 的一些常用操作（js/jQuery获取表单元素值 以及 清空元素值的各种实现方式）——附测试例子，拿来即能实现效果
html下拉框name,select标签name属性
js如何取得的属性name的值怎么获取select标签的option里面的值jquery 匹配某个name值的select元素获取文本$("select[name='xxxx'] option:selected").text(); 对元素值xxx进行选定 $("select[name='xxxx'] option[value='xxx']").attr("selected","selected")...
js find方法_收集js小技巧
1、根据name值获取表单中输入框的值，表单如下：<form method='get' action='' target='_blank' name='qForm'> <input name='q' type='text' /> </form> <script> var val = document.qForm.q.value </sc...
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
9618
扫一扫
