使用jquery实现全选

<pre name="code" class="javascript"><script type="text/javascript">
	//全选
	function checkBox(name,checked) {
		$("input[name='"+name+"']").attr("checked",checked);
	}
</script>


 
<thead class="pn-lthead">
		<tr>
			<th width="20"><input type="checkbox" οnclick="checkBox('ids',this.checked)"/></th>
			<th>品牌ID</th>
			<th>品牌名称</th>
			<th>品牌图片</th> 
			<th>品牌描述</th>
			<th>排序</th>
			<th>是否可用</th>
			<th>操作选项</th>
		</tr>
	</thead>

<c:forEach items="${pagination.list }" var="entry">
		
			<tr bgcolor="#ffffff" οnmοuseοut="this.bgColor='#ffffff'" οnmοuseοver="this.bgColor='#eeeeee'">
				<td><input type="checkbox" value="${entry.id}" name="ids"/></td>
				<td align="center">${entry.id }</td>
				<td align="center">${entry.name }</td>
				<td align="center"><img width="40" height="40" src="${entry.allUrl}"/></td>
 				<td align="center">${entry.description }</td>
				<td align="center">${entry.sort }</td>
				<td align="center"><c:if test="${entry.isDisplay == 1 }">是</c:if><c:if test="${entry.isDisplay == 0 }">不是</c:if></td>
				<td align="center">
				<a class="pn-opt" href="#">修改</a> | <a class="pn-opt"  href="/brand/delete.do?id=${entry.id }&name=${name}&isDisplay=${isDisplay}">删除</a>
				</td>
			</tr>
		</c:forEach>

### 理解独立同分布 (IID) #### 定义 在机器学习和统计学中,独立同分布(Independent and Identically Distributed, IID)是一个重要的基础假设。该假设表明数据集中的每一个观测值都是相互独立的,并且都来自于相同的一个未知的概率分布[^2]。 - **独立**:这意味着任何两个样本之间不存在关联关系;一个样本的存在或取值不影响另一个样本的发生概率。 - **同分布**:所有样本是从同一个概率分布中抽取出来的,因此它们共享相同的统计属性,比如期望值和方差等参数[^3]。 #### 应用场景 当构建预测模型时,如果能够合理地假定输入特征遵循IID,则可以简化很多计算过程以及提高估计效率。例如,在监督式学习任务里,训练集与测试集中各条记录应当尽可能保持一致性的分布特性,这样才能使得由前者得到的知识有效地迁移到后者上[^4]。 然而值得注意的是,现实中并非总是能严格满足这样的条件——尤其是在面对复杂多变的真实环境下的大数据集合时。此时就需要借助诸如领域自适应、迁移学习之类的技术手段来应对可能出现的数据偏移现象。 ```python import numpy as np # 假设有一个服从正态分布N(0, 1)的一组随机数作为我们的数据集 data_iid = np.random.normal(loc=0., scale=1., size=(1000,)) print(data_iid[:5]) # 输出前五个元素查看其是否看起来像是来自同一分布 ``` 此代码片段展示了如何生成一组符合独立同分布特性的数值序列。这里我们选择了标准正态分布 \( N(\mu,\sigma^{2}) \),其中均值\(\mu\)设定为零而标准差\(\sigma\)则设置成一。通过这种方式产生的数组`data_iid`里的各个成员理论上应该是彼此无关联的同时又具备相似的整体趋势特点。
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