最短的 IE 版本判断

非常酷的一段代码。使用 conditional comment 来判断 IE 的版本。嗯,是早早有人提出,但没有认真看代码。昨天刚好在看 CSS3 PIE 的时候看到,觉得是不是不靠谱。今天看到 Paul Irish 也提起,那么,推荐一下吧。这是作者博客上写的:

// ----------------------------------------------------------
// A short snippet for detecting versions of IE in JavaScript
// without resorting to user-agent sniffing
// ----------------------------------------------------------
// If you're not in IE (or IE version is less than 5) then:
//     ie === undefined
// If you're in IE (>=5) then you can determine which version:
//     ie === 7; // IE7
// Thus, to detect IE:
//     if (ie) {}
// And to detect the version:
//     ie === 6 // IE6
//     ie > 7 // IE8, IE9 ...
//     ie < 9 // Anything less than IE9
// ----------------------------------------------------------

// UPDATE: Now using Live NodeList idea from @jdalton

var ie = (function(){

    var undef,
        v = 3,
        div = document.createElement('div'),
        all = div.getElementsByTagName('i');

    while (
        div.innerHTML = '<!--[if gt IE ' + (++v) + ']><i></i><![endif]-->',
        all[0]
    );

    return v > 4 ? v : undef;

}());

注意一下这个 while 语句。是我觉得最有趣的。对于逗号操作符。我也不熟悉,还只是停留在像变量定义的用法上。比如:

var  a= 'b', c = 'd', e = 'f';

var obj = {
	a: 'b',
	c: 'd',
	e: 'f'
}

问了工友 @kangpangpang,再查了一下书。其实这个比较少见。通常是返回最后一个值。

var a = (1,2,3,5,6,0,9,4); // a === 4

嗯,大概就是这样。挺有趣的。


### IE工程师概述 工业工程(Industrial Engineering,简称IE)是一门综合性的学科,它通过优化资源利用来提高生产效率和质量。IE工程师的主要职责在于设计、改进和实施各种系统,这些系统可能涉及人力、材料、设备和技术等方面。 #### 主要职责 IE工程师的核心目标是分析现有流程并提出改进建议,从而实现成本降低、时间节省以及产品质量提升的目的。具体而言,其主要职责包括但不限于以下几个方面: - **流程优化**:通过对业务流程的深入研究与评估,识别瓶颈环节,并制定解决方案以改善整体运作效率[^3]。 - **数据分析**:收集整理相关数据资料,运用统计学方法进行处理分析,为决策提供依据和支持[^4]。 - **项目管理**:负责特定项目的规划执行监督全过程管理工作,确保按时按质完成既定目标任务[^5]。 #### 所需技能 成为一名合格有效的IE工程师不仅需要扎实的技术基础还需要良好的软实力配合才能更好地胜任这份工作: - **专业知识**: 掌握运筹学、人因工程学等相关理论知识;熟悉精益生产和六西格玛等先进制造理念及其应用实践技巧[^6]. - **软件工具操作能力**: 熟练使用AutoCAD绘制平面布局图;能够借助Microsoft Excel VBA宏编程简化重复性劳动过程等等实用型计算机辅助手段来进行复杂计算模拟预测等工作[^7]. ```python import pandas as pd from scipy import stats def analyze_process_data(dataframe): """ Analyze process data using statistical methods. Args: dataframe (pd.DataFrame): Input dataset containing process metrics. Returns: dict: Summary of analysis results including mean, median, standard deviation etc. """ summary_stats = { 'mean': dataframe.mean(), 'median': dataframe.median(), 'std_deviation': dataframe.std() } p_value = stats.shapiro(dataframe)[1] if p_value < 0.05: normality_test_result = "Data does not follow a normal distribution." else: normality_test_result = "Data follows a normal distribution." return {**summary_stats, 'normality_test': normality_test_result} ``` 此段Python代码展示了如何利用Pandas库加载数据集并对其中的数据指标求取平均数、中位数及标准差等描述性统计量,同时还进行了正态分布检验以便进一步判断所采集样本是否服从正态分布规律特性[^8]。 #### 日常工作内容 日常工作围绕着解决实际问题展开,比如重新安排车间内的机器位置使得物流路径化减少运输损耗费用支出;或者针对某条生产线上的不良品率过高现象开展根本原因调查进而采取纠正预防措施防止再次发生类似状况等问题都需要依靠IE工程师的专业素养去妥善处置好每一个细节之处[^9]。 ---
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