存一个全选第一项的函数


function enjoinValue()
{
//alert(eval("form.s1["+4+"].value"));
var enjoin=true;
form=document.approveResearchForm;

for(var i=1;i<21;i++)
{
var value= eval("form.s"+i+"["+0+"].checked");
//alert(i+' '+value);
if(value==false)
{
enjoin=value;
}
}
if(enjoin==true)
{
alert("单选全选第一项了吧!");
return false
}
else
{
enjoin=true;
for(var i=1;i<21;i++)
{
var value= eval("form.s"+i+"["+4+"].checked");
alert(i+' '+value);
if(value==false)
{
enjoin=value;
}
}
if(enjoin==true)
{
alert("单选全选第五项了吧!");
return false
}
else
{
alert("很好!单选选的很好!");
return true;
}

}




}




function check_grade(form)
{

try
{
return enjoinValue();
}
catch(e)
{
alert("页面发生错误!请刷新或重新登录!");
return false;
}
kaggle-NeurIPS - Open Polymer Prediction 2025-0.069 本文摘要: 本研究基于多任务学习框架,开发了聚合物物理化学性质预测模型,能够根据SMILES字符串同步预测玻璃化转变温度(Tg)、分数游离体积(FFV)等5种关键性质。针对数据缺失率高、样本不均衡等挑战,采用"先补充后扩充"策略整合多源数据,并融合RDKit分子描述符、ChemBERTa语义特征和自编码器特征构建多维度表征。模型采用硬参数共享架构,结合动态加权损失函数和早停机制,在验证集上表现出色,其中密度预测R²达0.92。研究为聚合物性能的高通量预测提供了有效解决方案,对材料智能设计具有重要参考价值。 阅读详情

相关推荐

Vivado里LDPC IP核怎么配?手把手教你从6144bit数据到完整参数设置

本文详细介绍了在Vivado中配置LDPC IP核的完整流程,从6144bit数据的参数计算到实际IP核设置。通过分析基本图选择、扩展因子计算和移位参数确定等关键步骤,帮助工程师高效完成LDPC编译码的硬件实现,并提供了时序控制、仿真验证和性能优化的实用技巧。

weixin_30352645的博客 517

html复选框树形结构,jQuery复选框树形控件wdTree

wdTree是一个轻量级jQuery插件用于展示带有复选框的树形控件。支持从数据库懒加载节点,可以配置节点属性。 var userAgent = window.navigator.userAgent.toLowerCase();$.browser.msie8 = $.browser.msie && /msie 8\.0/i.test(userAgent);$.browser.msi...

weixin_33535402的博客 584

PCout(n) -- STM32F103RCT6 位带操作

位带操作,sys.h,PCout,PAout,PAout

weixin_50212044的博客 4021

wdTree树 树节点选中后只显示相关联的节点

场景 需要完成选择树中的某个或某些节点后, 只显示出关联的节点 结果 实现 数据结构(使用wdtree要求的结构) 实现思路 通过递归的方式遍历所有节点并得到所有需要的节点, 过程中需要对每个节点的checkbox的三个状态进行修改(包括: 不选, 部分选中, 全部选中), 将获取到的数据结构进行wdTree重新渲染, 达到显示效果 /** * 得到需要显示的节点 * @param $nodes wdTree 的 data数据结构 * @param $relation 相关联的

yynan555的博客 529

【实战指南】DBeaver EE Windows版高效破解与配置全解析

本文详细解析了DBeaver EE Windows版的高效破解与配置方法,涵盖Java环境配置、破解包部署、配置文件修改等关键步骤,并提供了性能优化和数据库连接的最佳实践。适用于需要解锁企业版高级功能的数据库开发人员,帮助提升工作效率。

weixin_28837817的博客 1897

Silvaco Atlas入门指南——从零开始掌握半导体器件仿真

本文为Silvaco Atlas半导体器件仿真软件的入门指南,详细介绍了从零开始掌握该工具的核心流程。内容涵盖Atlas的基本概念、仿真流程、核心文件(输入、结构、输出文件)、交互式与批处理两种操作模式,并逐步演示了如何从定义网格、划分区域、设置电极到进行掺杂、选择物理模型并求解,最终获取和分析器件特性的完整步骤。旨在帮助微电子相关专业人员和工程师快速上手这一强大的“数字实验室”,提升半导体器件设计与研发效率。

weixin_29306317的博客 398

html树状图前加复选框,jQuery复选框树形控件wdTree

wdTree是一个轻量级jQuery插件用于展示带有复选框的树形控件。支持从数据库懒加载节点,可以配置节点属性。 var userAgent = window.navigator.userAgent.toLowerCase();$.browser.msie8 = $.browser.msie && /msie 8\.0/i.test(userAgent);$.browser.msi...

weixin_39605894的博客 376

2024年上半年试题二:论性能测试方法及其应用

2025年1月,我以系统分析师的身份参与了公司OA系统的开发与建设。该系统包含的功能有打卡签到、公文流转、工资查询等。我们吸取了之前由于系统使用人数激增暴露出的短时间卡顿等问题,所以在本次开发中,我们非常重视系统的性能测试。通过自动化的测试工具模拟多种正常、峰值及异常负载条件对系统的各项性能指标进行测试。性能测试在软件的质量保证中起着重要的作用,它包括的测试内容丰富多样,常见的负载测试和压力测试都属于性能测试。

银帅 548

jQuery复选框树形控件wdTree

 http://www.html580.com/9616 jQuery复选框树形控件wdTree http://www.html580.com/?E34MWihC 很有用的一个树控件

dusea的博客 1359

【LAMMPS学习】四、运行 LAMMPS(2)命令行选项

本部分解释了在安装可执行文件或下载源代码并构建可执行文件后如何运行 LAMMPS。命令文档页面描述了输入脚本的结构以及它们可以包含的命令。

荷塘阅色 5241

高云FPGA系列教程(7):ARM GPIO外部中断

高云GN1NSR-4C共有16个GPIO,每个GPIO可配置成输入或输出模式,支持中断输入,触发方式可选择:上升沿、下降沿、高电平、低电平触发。中断优先级可通过NVIC进行设置,支持 0-7 级可编程中断优先级。

whik1194的博客 1375

原始js实现checkbox全选和取消全选

Checkbox 对象 Checkbox 对象代表一个 HTML 表单中的 一个选择框。 在 HTML 文档中 每出现一次,Checkbox 对象就会被创建。 在每个input里都添加Checkbox 对象 &lt;ul&gt; &lt;li&gt;&lt;input type="checkbox" name="" id="selectAll" value=""/&gt;&am

weixin_44540436的博客 1万+

Android 人像分割实战:OpenCV+YOLOv8+NCNN 三库联动(附 GPU 加速 / 内存优化全方案)

本文详细介绍了在Android项目中集成OpenCV+YOLOv8+NCNN实现实时人像分割的技术方案。主要内容包括:项目环境搭建(配置NDK、添加Native模块)、核心库文件集成(OpenCV、NCNN、YOLOv8模型)、JNI接口设计与实现(Kotlin层调用C++算法)。通过Camera API获取图像数据,使用YOLOv8进行人体检测,结合NCNN高性能推理框架实现人像分割处理,最终将原始画面与分割结果(背景透明)同时显示在Android界面上。该项目采用多技术栈协同工作,OpenCV负责图像处

FJN110的博客 232

vue全选和取消全选

代码: <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Title</title> </head> <body> <div id="app"> ...

weixin_30378623的博客 778

大中型超市收银系统(可直接运行)

光步前台收银系统系统功能:商品销售、商品退货、挂单、收银员权限、会员销售、单品取消、整单取消、商品查询、脱机销售、脱机数据上传,基本资料下载,开钱箱、小票打印、收款结算,支持多币种付款方式(现金、储值卡、礼券、微信等),支持多种促销。运行环境:.net 4.0登陆信息用户名:1001 密码:123456内置商品信息,商品编码可输入00001000 - 00010000,测试效果相关功能键F5 结算 F9挂单 F11商品查询 F8退货 Insert单品取消 Del整单取消 F12开钱箱F2 会员 Ctrl+Z退出系统 Home 锁屏 相关源码待公开

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');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

Vue Element-ui el-table组件 实现跨分页全选 可全选中当前页 也可选中全量数据

<template> <div> <div class="common-wrapper"> <!--列表--> <el-table :data="lists" ref="table" highlight-current-row v-loading="listLoading" style="width: 100...

缓月 5193

VC中sqlite的使用

在VC中对sqlite的使用,实现数据库大批数据的快速插入,读取数据库中的数据在ListCtrl中显示

通过函数实现全选和反选

通过函数和DOM实现全选和反选程序要求思路 程序要求 通过点击全选/反选按钮实现其他复选框的全选和反选 思路 (1)创建简单的复选按钮框架,进行基础框架建构 (2)通过调用函数实现全选和反选要求 (3) ...

weixin_44200575的博客 478

efm32 入门.pdf

本PDF共计22页,介绍的是操作驱动API,下载与否自己斟酌。

关于JS全选、单选、以及取消某个单选全选消失,翻页保存全选

关于JS全选、单选、以及取消某个单选全选消失,翻页保存全选欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能,丰富你的文章UML 图表FLowchart...

sinat_38749858的博客 976

JS 控制checkbox 获取 全选 全不选 一行不选择全选则不被选择 全部选择全选被选择

JS 控制checkbox 获取 全选 全不选 一行不选择全选则不被选择 全部选择全选被选择

lanqibaoer的专栏 3510

复选框功能:全选,全不选,有一个不选则全选不选

JS: /** * 全选,全不选复选框 */ function selAll(){ var allcheckBoxs=document.getElementsByName("subcheck"); var select=document.getElementsB...

chiyaozhai6251的博客 716

全选和取消全选

文本框的全选和不全选

h259077的博客 2011

checkbox的全选和取消全选按钮的js

//全选、取消全选 function selectAll() { var checked = $("#checkall").attr("checked"); $("input[name='checkbox_name']").each(function() { if (checked) { $(this).attr("checked", "checked");//全选

cwj1103 1656

vue3 全选 以及取消全选功能

首先引用elementplus的模板checkbox多选框 具体需要实现的功能有: 1.点击全选按钮 所有的小框框都是选中状态 2.当为选中状态时,点击任意条例选中框取消选中状态,则全选也随之取消 3.当手动一个一个将下面的条例选中 全部的条例都是选中状态时 全选自动是选中状态 具体效果图如下 大概思路: 准备两个数组 放数据的id(因为id是唯一的) 一个将所有数据的id都放进去 另一个将选中的id放进去 通过判断二者是否完全相等来判断是否全选 ...

weixin_44325341的博客 8667

全选函数|js全选函数

全选函数|js全选函数 function checkAll(obj,name){var values="";var tempCheck= obj.checkedvar eles = document.getElementsByName(name); for(var i=0;i<eles.length;i++) { if(eles[i].type=='checkb...

weixin_30555753的博客 168

repeater全选

Repeater控件是个轻量级的数据绑定控件,一般用它来输出要求相对简单的数据  。本文介绍了在Repeater控件中实现checkbox的全选,一起来看  。   Repeater 控件是模板化的数据绑定列表,Repeater 控件是“无外观的”,即:它不具有任何内置布局或样式,也就不会产生任何数据控制表格来控制数据的显示  。因此,我们必须在控件的模板中明确声明所有 HTML 布局标记、

Lningrui的专栏 1766

js 实现 全选 取消全选 反选 操作

《直接上代碼》 checkbox <script type="text/javascript"> //全选/全不选 function checkChange(param) { //checkChange(this) this传过来的是 <input type="checkbox" onchange="checkChange(this)" id="check...

松红 1478

js中全选按钮的控制

function checkAll(e, itemName) { var aa = document.getElementsByName(itemName); //获取全选复选框 for (var i=0; i<aa.length; i++){ aa[i].checked = e.checked; //改变所有复选框的状态为全选复选框的状态 } }

TonyChi 's Tech Space 7084
上一篇: 如果你把方框里勾不小心或者有意去掉却又发现不便而想恢复时
下一篇: 调行距
java_doom
博客等级 码龄20年 6粉丝 199原创
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
 
 条评论被折叠 查看
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