选中特定的radio

部署运行你感兴趣的模型镜像
<html>
<head>
</head>
<body>
<table>
<tr>
<td>
分类1:分辨率    <input type='radio'
name='adv.advRes.id' value='1'/>320*480     <input type='radio' name='adv.advRes.id' value='2'/>480*800     <input type='radio' name='adv.advRes.id' value='3'/>640*960     <br>分类2:分辨率    <input type='radio' name='adv.advRes.id' value='4'/>320*480     <br>分类3:分辨率    <input type='radio' name='adv.advRes.id' value='5'/>360*640     <br>分类4:分辨率    <input type='radio' name='adv.advRes.id' value='6'/>240*320     <br>分类5:分辨率    <input type='radio' name='adv.advRes.id' value='7'/>320*480     
</td>
</tr>
</table>
</body>
<script type="text/javascript">
checkRadio("adv.advRes.id","1");
function checkRadio(name,value) {
var radios = document.getElementsByName(name);
for(var i=0;i<radios.length;i++) {
var radio = radios[i];
if(radio.value==value) {
radio.click();
return;
}
}
radios[0].click();
}
</script>
</html>

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Llama Factory

Llama Factory

模型微调
LLama-Factory

LLaMA Factory 是一个简单易用且高效的大型语言模型(Large Language Model)训练与微调平台。通过 LLaMA Factory,可以在无需编写任何代码的前提下,在本地完成上百种预训练模型的微调

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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