foreach repeat

本文介绍了一个使用AngularJS实现的文件列表展示案例,通过AngularJS的双向数据绑定特性,将后端数据有效地呈现在前端页面上。示例中包含了HTML(JSP)和JavaScript两部分,展示了如何遍历后端传递过来的文件列表并生成带有文件名链接的HTML代码。

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

示例:

jsp:

<div ng-repeat="attach in attachs"> 

<a href="{{attach.id}}">{{attach.name}}</a>

</div> 

js:

//attachment

var strs="";

var attachList=CertificateRequisitionVo.certificateAttachmentList;

angular.forEach(attachList, function(data,index,array){

console.log(index);

var name=data.fileName;

var id=data.id;

var str="{id:\""+id+"\",name:\""+name+"\"}";

if(index==0){

strs=str

}else{

strs=strs+","+str;

}

});

strs=eval("["+strs+"]");//需要加eval,否则不起作用,前台呈现不出效果

console.log(strs);

//strs=[{id:"9b2cd558004f4015a7a0687229ee7aaf",name:"1111.png"},{id:"10a20efecd3e4827afb6a13b487ab471",name:"22222.png"}];//静态这样写可以

$scope.attachs =strs;

内容概要:本文详细介绍了基于时间卷积神经网络(TCN)的多分类预测方法,旨在提高时间序列数据分类的准确性。首先简述了TCN的基本原理及其相对于传统循环神经网络(如LSTM、GRU)的独特优势,特别是在并行计算长期依赖处理方面。接着,文章展示了从Excel中读取数据的具体步骤,并进行了必要的数据预处理,如特征缩放标签编码。随后,构建了一个基于Keras框架的TCN模型,详细解释了每一层的作用以及参数设置的理由。为了确保模型的有效性泛化能力,文中还讨论了数据集的划分方式、训练技巧(如滑窗划分)、模型评估指标(如混淆矩阵)以及最终的模型部署方法。此外,作者分享了一些实用的经验技巧,如避免梯度爆炸的方法、调整学习率策略等。 适合人群:对时间序列数据分析感兴趣的初学者有一定经验的数据科学家,尤其是希望深入了解TCN模型及其应用的人群。 使用场景及目标:本方案适用于各种涉及时间序列分类的任务,如金融市场趋势预测、工业设备故障检测等。目标是在保证高准确度的同时,提供灵活易用的实现方式,使用户能够快速上手并在自己的项目中应用。 其他说明:文中提供的代码片段可以直接运行或稍作修改后应用于不同的数据集。对于想要进一步优化模型性能的研究者来说,文中提到的一些高级技巧(如滑窗划分、自定义损失函数等)也非常有价值。
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