chebox全选, 反选, 是否全选中

本文介绍了一种使用JavaScript实现复选框全选功能的方法,并详细展示了如何通过遍历获取已选中项的数量来判断是否全选,同时实现了复选框选中状态的值管理。
是否全选中的代码
$("input[name='checkbox']").click(function(){
var de = $("input[name='checkbox']");
var num=0;
[color=red]for(i = 0; i < de.length; i++){
if(de[i].checked == true){
num++;
}
}[/color]
if(num==de.length){
$("#checkboxAll").attr("checked",true);
}else{
$("#checkboxAll").attr("checked",false);
}

/*复选框取值*/
if(this.checked){
add_jstc(this.value,"id_input_jstc");
}else{
reduce_jstc(this.value,"id_input_jstc");
}


});


function add_jstc(value,id){
var s_jstc=document.getElementById(id).value;
if(s_jstc.indexOf(value+",")>=0){
return;
}
else{
document.getElementById(id).value=s_jstc+value+","
}
}

function reduce_jstc(value,id){
var s_jstc=document.getElementById(id).value;

if(s_jstc.indexOf(value+",")>=0){
s_jstc=s_jstc.replace(value+",","");

document.getElementById(id).value=s_jstc
return;
}
else{
return;

}
}
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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