chebox全选, 反选, 是否全选中

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;

}
}
YOLOv8改进 | 主干篇 | 轻量级的低照度图像增强网络IAT改进YOLOv8暗光检测(全网独家首发) 本文给大家带来的改进机制是轻量级的变换器模型:Illumination Adaptive Transformer (IAT),用于图像增强和曝光校正。其基本原理是通过分解图像信号处理器(ISP)管道到局部和全局图像组件,从而恢复在低光或过/欠曝光条件下的正常光照sRGB图像。具体来说,IAT使用注意力查询来表示和调整ISP相关参数,例如颜色校正、伽马校正。模型具有约90k参数和约0.004s的处理速度,能够在低光增强和曝光校正的基准数据集上持续实现优于最新技术(State-of-The-Art, SOTA) 阅读详情

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