jQuery 对checkbox的操作

本文介绍了一个使用jQuery实现的批量操作Checkbox的功能,包括全选、取消全选、选中所有奇数项、反选以及获取已选中的值。通过简单的按钮点击即可完成对一组Checkbox的状态控制。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

在这个例子中包括了以下几个功能 1. 全选
2. 取消全选
3. 选中所有奇数
4. 反选
5. 获得选中的所有值

 

<!--
     $("document").ready(function(){
       $("#btn1").click(function(){
            $("[name='checkbox']").attr("checked",'true');//全选
        })
       $("#btn2").click(function(){
          $("[name='checkbox']").removeAttr("checked");//取消全选
       })
       $("#btn3").click(function(){
          $("[name='checkbox']:even").attr("checked",'true');//选中所有奇数
       })
       $("#btn4").click(function(){
          $("[name='checkbox']").each(function(){// 反选
              if($(this).attr("checked")){
                $(this).removeAttr("checked");
            }
            else{
                $(this).attr("checked",'true');
            }
          })
       })
      $("#btn5").click(function(){// 输出选中的值
       var str="";
          $("[name='checkbox'][checked]").each(function(){
              str+=$(this).val()+"\r\n";
            //alert($(this).val());
          })
         alert(str);
       })
      })
  -->
 
内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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