类似购物车循环判断方法

 1 $('.pay_now').click(function(){
 2                 var isSubmit = false;
 3                 /*
 4                  * 一个表格,每行都有一个数量的选择
 5                  * 1、所有的每行的数量都为0的时候有一个操作,定义一个变量,循环拿到每行的那个值,当有一个部位0的时候改变这个值,便可以
 6                  * 2、当有一个不为0的时候有一个操作,上边的那个变量变化了就是
 7                  * */
 8                 $('.car_table').children("tbody").children("tr").each(function(i,item){
 9                     var priceSi = $(this).find(".combined").text();
10                     if(priceSi != 0){
11                         isSubmit = true;
12                     }
13                 });
14                 if(isSubmit == true){
15                     //提交订单。当至少有一个选择的时候
16                     location.href = "freeHotelOrder.html";
17                 }else{
18                     //当没有一个选择的时候
19                     layer.msg("请选择房间数量");
20                 }
21             });

 

转载于:https://www.cnblogs.com/haonanZhang/p/6367748.html

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,利用乘除运算进行全局勘探,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,在全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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