[转]3 Quick Steps for a Painless Upgrade to jQuery 1.3

最新推荐文章于 2020-12-24 13:08:27 发布
原创 最新推荐文章于 2020-12-24 13:08:27 发布 · 124 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

博客介绍了无痛升级到jQuery 1.3的3个步骤，但内容仅表明是转载，未详细阐述步骤。
it's here.
哈哈，偷下懒，直接转了。
:)
jQuery 1.2.x 升級 1.3.x 注意事项
10-29
- [3 Quick Steps for a Painless Upgrade to jQuery 1.3](https://www.jquery.com/upgrade-guide/1.3/) - [jQuery 1.3 Release Notes](https://api.jquery.com/jquery/1.3/) - [jQuery Attribute Selectors ...
CRC算法 A PAINLESS GUIDE TO CRC ERROR DETECTION ALGORITHMS
03-13
本文是一篇详细解析循环冗余校验（CRC）算法原理的英文论文，该论文提供了关于CRC算法的深入知识和实施方法。CRC算法是一种用于检测数据传输或存储后可能出现的错误的检测算法，广泛应用于计算机网络和数据存储领域...
painless数字类型转换_Elasticsearch Pipeline 详解
weixin_39946029的博客
12-24 1169
并非完全翻译，会穿插相关的 Java API 来来辅助进行说明(但基本会覆盖官方所有翻译)说明本文是建立在有一些 Elasticsearch 基础和了解相关 Pipeline 概念的人Ingest Node简介 Ingest NodeIngest Node(预处理节点)是 ES 用于功能上命名的一种节点类型，可以通过在 elasticsearch.xml 进行如下配置来标识出集群中的某个节点是否是...
painless数字类型转换_painless获取doc字段的方式
weixin_39612499的博客
12-24 958
如果你写painless脚本的时候，发现对不同结构的字段获取有点困惑，那么本文可能会帮助你。取普通字段默认ES会把非text、非nested的字段存到doc values列存储中，方便单独获取，而不用取_source里取，这样IO性能就很好。假设你有一个字段：”a”: 1。那么doc[‘a’]返回的是[1]，是一个数组。doc[‘a’].value返回的是1，也就是取第一个元素。doc[‘a’]....
painless数字类型转换_Elasticsearch 5.4 Mapping详解
weixin_31516987的博客
12-24 1696
前言声明：本博客根据ELasticsearch官网文档翻译整理，转载请注明出处：http://blog.csdn.net/napoay一、Field datatype(字段数据类型)1.1string类型ELasticsearch 5.X之后的字段类型不再支持string，由text或keyword取代。 如果仍使用string，会给出警告。测试：PUT my_index{"mappings": ...
A PAINLESS GUIDE TO CRC ERROR DETECTION ALGORITHMS(试译)
现在记性太差了
04-03 2358
注： 1. 感谢原文作者对CRC算法的研究及其文献 2. 才疏学浅，难免有理解有误的地方，希望能指出 3. 翻译仅供参考，以下是原文链接。A PAINLESS GUIDE TO CRC ERROR DETECTION ALGORITHMSCRC错误检测算法 “简易” 指南 “Everything you wanted to know about CRC algorithms, but
painless数字类型转换_笔记四十五： Ingest Pipeline 与 Painless Script
weixin_42402664的博客
12-24 1114
需求：修复与增强写入的数据Tags 字段中，逗号分割的文本应该是数组，而不是一个字符串需求：后期需要对 Tags 进行 Aggregation 统计Ingest NodeElasticsearch 5.0 后，引入的一种新的节点类型。默认配置下，每个节点都是 Ingest Node具有预处理数据的能力，可拦截 Index 或者 Bulck API 的请求对数据进行转换，并重新返回给 Index 和...
A PAINLESS GUIDE TO CRC ERROR DETECTION ALGORITHMS
现在记性太差了
03-30 3362
A PAINLESS GUIDE TO CRC ERROR DETECTION ALGORITHMS ================================================== "Everything you wanted to know about CRC algorithms, but were afraid to ask for fear that errors i
A painless introduction to PIX for Windows
痞子龙3D编程
07-19 1389
For those interested in game development technology, it’s been a great week of product releases! Monday we saw the 1.0 release of XNA Game Studio Express. Wednesday brought the release of the Decemb
CRC校验的精彩介绍（A PAINLESS GUIDE TO CRC ERROR DETECTION ALGORITHMS）
Schedule Plus
07-08 3672
<br /> 水平有限，不敢翻译，亵渎了好文章<br />A PAINLESS GUIDE TO CRC ERROR DETECTION ALGORITHMS<br /> Contents:<br /> [Sub-ToC ] for this document | Main [Table 'O Contents ] 1 . Preface  1.1) About the Author & Copyright  1.2) Abstract2 .
painless数字类型转换_干货 | Elasticsearch Nested类型深入详解(转)
weixin_39965673的博客
12-24 878
https://blog.csdn.net/laoyang360/article/details/829503930、概要在Elasticsearch实战场景中，我们或多或少会遇到嵌套文档的组合形式，反映在ES中称为父子文档。父子文档的实现，至少包含以下两种方式：1)父子文档父子文档在5.X版本中通过parent-child父子type实现，即：1个索引对应多个type；6.X+版本已经不再支持一...
Code for a painless q-learning tutorial
05-14
Code for a painless q-learning tutorial
A_PAINLESS_GUIDE_TO_CRC_ERROR_DETECTION_ALGORITHMS
10-14
《A Painless Guide to CRC Error Detection Algorithms》是一份国外的经典资料，由Ross N. Williams所著，详细介绍了循环冗余校验（Cyclic Redundancy Check，简称CRC）算法及其基于表驱动的实现方式。本书于1993年...
AI时代，科技园区面临收入增长乏力挑战，如何抓住AI+数智化解决方案机遇实现市场占有率？.docx
12-02
AI时代，科技园区面临收入增长乏力挑战，如何抓住AI+数智化解决方案机遇实现市场占有率？
基于Unity引擎开发的移动端点云可视化与智能路径规划系统_点云显示手势交互点云格式转换ply格式导入pcx插件应用点云地图构建栅格地图系统六边形地图设计可通行区域.zip
12-02
基于Unity引擎开发的移动端点云可视化与智能路径规划系统_点云显示手势交互点云格式转换ply格式导入pcx插件应用点云地图构建栅格地图系统六边形地图设计可通行区域.zip
科技服务合作伙伴如何借助AI赋能的科技管理服务突破平台“建而无用”，以打造可持续的品牌影响力？.docx
12-02
科技服务合作伙伴如何借助AI赋能的科技管理服务突破平台“建而无用”，以打造可持续的品牌影响力？
地方政府如何借助新一代技术转移SaaS系统构建精细化管理效能？.docx
12-02
地方政府如何借助新一代技术转移SaaS系统构建精细化管理效能？
基于Matlab的植物叶片虫害检测系统：融合颜色与纹理特征的病害识别及GUI交互界面
最新发布
12-02
本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案，重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面，便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具，在图像分析与模式分类领域应用广泛，本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面，叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常，健康的叶片呈现绿色，而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数，例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数（如均值、标准差及主成分等），能够提取具有判别力的色彩特征，从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化，如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外，局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节，进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像，系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法，通过对已标注样本的训练，模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程，学生能够将理论知识与实际应用相结合，提升解决复杂工程问题的能力。总体而言，该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节，为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
Groovy到Painless脚本转换踩坑指南
14. 循环遍历: Painless中，多层循环的语法略有不同，如 `for(def k : A) for(t in A) for(def i ; i ; i++)` 需要相应调整。 15. 限制循环深度: Painless对循环深度有限制，如果超过100层，需要优化代码以避免深度...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值