$(".ewm").ready(function(){ var inputBox = document.getElementById("input-box"); inputBox.addEventListener("focus", function() { inputBox.removeAttribute("placeholder"); }); inputBox.addEventListener("blur", function() { inputBox.setAttribute("placeholder", "请扫描料框条码"); }); 换成jquery })

时间: 2023-07-19 07:44:14 浏览: 46
可以将上述代码用 jQuery 重写如下: ``` $(document).ready(function() { var inputBox = $("#input-box"); inputBox.focus(function() { inputBox.removeAttr("placeholder"); }); inputBox.blur(function() { inputBox.attr("placeholder", "请扫描料框条码"); }); }); ``` 这里使用了 `$(document).ready()` 方法来确保 DOM 加载完成后再执行 JavaScript 代码。然后使用 `$()` 函数来选取 `input-box` 元素,并将其绑定 `focus` 和 `blur` 事件的处理函数,从而实现与原代码相同的功能。
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$(document).ready(function(){ var ewm=$(".ewm").val(); if(ewm.autofocus != true){ $.ajax({ type: "get", url: "http://localhost:5000/api/Test/str3", dataType: "jsonp", jsonp: "callback", data: "lt=sfdafda", contentType: "application/json; charset=utf-8", success: function(info) { var pjson = eval(info.data); var result = ""; $.each(pjson, function(i, data) { result += "<tr><td>" + data.sn + "</td><td>" + "<input type='checkbox' data-id='" + (data.sn) + "' class='cbitems' style='width:200px; height: 50px;margin:0 auto;display: block;'>" + "</td></tr>"; }); $("#tbl4").append(result); }, error: function(XMLHttpResponse, textStatus, errorThrown) { console.log(XMLHttpResponse, textStatus, errorThrown); }, });输入完成后自动搜索并显示 具体代码

根据你提供的代码,我理解你的需求是在页面加载完成后,自动执行一次ajax请求,将返回结果展示在页面上。可以使用以下代码实现: ``` $(document).ready(function(){ var ewm=$(".ewm").val(); if(ewm.autofocus != true){ // 执行一次ajax请求 $.ajax({ type: "get", url: "http://localhost:5000/api/Test/str3", dataType: "jsonp", jsonp: "callback", data: "lt=sfdafda", contentType: "application/json; charset=utf-8", success: function(info) { var pjson = eval(info.data); var result = ""; $.each(pjson, function(i, data) { result += "<tr><td>" + data.sn + "</td><td>" + "<input type='checkbox' data-id='" + (data.sn) + "' class='cbitems' style='width:200px; height: 50px;margin:0 auto;display: block;'>" + "</td></tr>"; }); $("#tbl4").append(result); }, error: function(XMLHttpResponse, textStatus, errorThrown) { console.log(XMLHttpResponse, textStatus, errorThrown); }, }); } }); ``` 上述代码将在页面加载完成后执行一次ajax请求,并将结果展示在id为tbl4的表格中。你可以根据实际需求进行修改和优化。

'numpy.ndarray' object has no attribute 'ewm'

根据提供的引用内容,'numpy.ndarray'对象没有'ewm'属性。这意味着在使用'ewm'方法时出现了错误。可能的原因是您正在尝试在numpy数组上调用'ewm'方法,但该方法不适用于numpy数组。 要解决此问题,您可以尝试以下方法之一: 1. 检查您的代码,确保您正在调用正确的方法并在正确的对象上使用它。 2. 确保您已正确导入所需的库和模块,并且版本兼容。 3. 查看numpy文档或搜索相关资源,以了解如何在numpy中执行您想要的特定操作。 请注意,根据提供的引用内容,我无法提供更具体的解决方案。如果您能提供更多上下文或代码示例,我将能够更好地帮助您解决问题。

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下面这段代码什么意思:for i in range(1,backward+1): df['avgDiff'+str(i)] = df['avgVehicleSpeed'].shift(i-1)/ df['avgVehicleSpeed'].shift(i) - 1 df['avgDiff'+str(i)].replace([np.inf, -np.inf], np.nan,inplace=True) df['avgDiff'+str(i)].fillna(method='bfill') df['flowDiff'+str(i)] = df['vehicleFlowRate'].shift(i-1)/ df['vehicleFlowRate'].shift(i) - 1 df['flowDiff'+str(i)].replace([np.inf, -np.inf], np.nan,inplace=True) df['flowDiff'+str(i)].fillna(method='bfill') df['flowTraffic'+str(i)] = df['trafficConcentration'].shift(i-1)/ df['trafficConcentration'].shift(i) - 1 df['flowTraffic'+str(i)].replace([np.inf, -np.inf], np.nan,inplace=True) df['flowTraffic'+str(i)].fillna(method='bfill') # EWL df['EWMavg']=df['avgVehicleSpeed'].ewm(span=3, adjust=False).mean() df['EWMflow']=df['vehicleFlowRate'].ewm(span=3, adjust=False).mean() df['EWMtraffic']=df['trafficConcentration'].ewm(span=3, adjust=False).mean() return df def generateXYspeed20(df): df['ydiff'] = df['avgVehicleSpeed'].shift(forward)/df['avgVehicleSpeed'] - 1 df['y'] = 0 df.loc[df['ydiff']<-0.2,['y']]=1 df.dropna(inplace=True) y = df['y'] X = df.drop(['y','ydiff'], axis=1) return X , y def generateXYspeedUnder(df): mean = df['avgVehicleSpeed'].mean() df['ydiff'] = df['avgVehicleSpeed'].shift(forward) df['y'] = 0 df.loc[df['ydiff']<mean*0.6,['y']]=1 df.dropna(inplace=True) y = df['y'] X = df.drop(['y','ydiff'], axis=1) return X , y def generateXYspeedAndFlowUnder(df): means = df['avgVehicleSpeed'].mean() meanf = df['vehicleFlowRate'].mean() df['ydiffSpeed'] = df['avgVehicleSpeed'].shift(forward) df['ydiffFlow'] = df['vehicleFlowRate'].shift(forward) df['y'] = 0 df.loc[(df['ydiffSpeed']<means*0.6) &(df['ydiffFlow']<meanf*0.6),['y']]=1 df.dropna(inplace=True) y = df['y'] X = df.drop(['y','ydiffSpeed','ydiffFlow'], axis=1) return X , y def print_metrics(y_true,y_pred): conf_mx = confusion_matrix(y_true,y_pred) print(conf_mx) print (" Accuracy : ", accuracy_score(y_true,y_pred)) print (" Precision : ", precision_score(y_true,y_pred)) print (" Sensitivity : ", recall_score(y_true,y_pred))

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