<html>     <div>{{class_name}}</div>     <div>{{repetitions_count}}</div> </html> 这是一个html页面代码，class_name是收到的运动名称，repetitions_count是收到的字符串，请你修改这段代码使得如果class_name是pushup的话就显示俯卧撑，如果是pushon的话就显示引体向上，如果是squat的话就显示深蹲

时间: 2024-02-06 17:13:17 浏览: 23
<html>     <div> {% if class_name == 'pushup' %} 俯卧撑 {% elif class_name == 'pullup' %} 引体向上 {% elif class_name == 'squat' %} 深蹲 {% endif %} </div>         <div>{{repetitions_count}}</div> </html> 在这里，我使用了模板语言中的条件语句来根据不同的class_name值显示不同的内容。如果class_name是pushup，就会显示“俯卧撑”，如果是pullup，就会显示“引体向上”，如果是squat，就会显示“深蹲”。
相关问题

<html>     <div>{{class_name}}</div>     <div>{{repetitions_count}}</div> </html> 这是一个html页面代码，class_name是收到的运动名称，repetitions_count是收到的数字，请你修改这段代码使得呈现出来的页面更加精美和规律

好的，我可以帮你修改这段代码。以下是修改后的代码： ```html <html> <head> <style> .container { display: flex; justify-content: center; align-items: center; height: 100vh; font-size: 4rem; font-weight: bold; } .class-name { color: #6495ED; margin-right: 2rem; } .repetitions-count { color: #FF8C00; } </style> </head> <body> <div class="container"> <div class="class-name">{{class_name}}</div>     <div class="repetitions-count">{{repetitions_count}}</div> </div> </body> </html> ``` 修改后的代码使用了 flexbox 布局，使得页面内容居中显示。同时，为了让页面更加美观，我添加了一些样式。其中，`.class-name` 类的文字颜色为蓝色，`.repetitions-count` 类的文字颜色为橙色，字号为 4rem，加粗显示。你可以根据具体需求再进行调整。

benchmark的参数配置

在使用 C++ benchmark 进行性能测试时，你可以通过命令行参数来配置 benchmark 的行为。以下是一些常用的参数配置选项： 1. 运行次数控制： - `--benchmark_min_time=<min_time>`: 设置每个测试运行的最小时间（默认为0.5秒）。 - `--benchmark_repetitions=<num_repetitions>`: 设置每个测试运行的重复次数（默认为1）。 - `--benchmark_iterations=<num_iterations>`: 设置每个测试运行的迭代次数（默认根据运行时间自动确定）。 2. 输出格式控制： - `--benchmark_format=<format>`: 设置输出格式，可选的格式包括 console、json、csv 和 markdown（默认为 console）。 - `--benchmark_report_aggregates_only`: 仅输出聚合数据，不显示每个测试运行的详细结果。 3. 过滤测试： - `--benchmark_filter=<regex>`: 使用正则表达式来过滤要运行的测试函数。 4. 其他选项： - `--benchmark_display_aggregates_only`: 仅显示聚合数据，不显示每个测试运行的详细结果。 - `--benchmark_color`: 启用彩色输出。 这些只是一些常用的参数配置选项，你可以根据需要使用其他选项。在运行时，你可以通过命令行传递这些参数来配置 benchmark 的行为。 例如，你可以使用以下命令来运行 benchmark 并设置每个测试运行的最小时间为1秒： ``` ./my_benchmark --benchmark_min_time=1 ``` 请注意，具体的参数选项和使用方式可能因 benchmark 库的版本而有所不同。建议查阅你所使用的 benchmark 库的文档以获取更详细的信息。 希望这个回答对你有帮助！如果你还有其他问题，请继续提问。

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请编写一代码计算以下字符串变量str1中每个单词出现的频率，并且按照频率从高到低的顺序输出。str1 = ''' Each rule begins with a name (which is the name defined by the rule) and ::=. A vertical bar (|) is used to separate alternatives; it is the least binding operator in this notation. A star (*) means zero or more repetitions of the preceding item; likewise, a plus (+) means one or more repetitions, and a phrase enclosed in square brackets ([ ]) means zero or one occurrences (in other words, the enclosed phrase is optional). The * and + operators bind as tightly as possible; parentheses are used for grouping. Literal strings are enclosed in quotes. White space is only meaningful to separate tokens. Rules are normally contained on a single line; rules with many alternatives may be formatted alternatively with each line after the first beginning with a vertical bar. '''

str1 = ''' Each rule begins with a name (which is the name defined by the rule) and ::=. A vertical bar (|) is used to separate alternatives; it is the least binding operator in this notation. A star ...

# 5 请编写一代码计算以下字符串变量str1中每个单词出现的频率，并且按照频率从高到低的 # 顺序输出。 # 输出举例 ''' 'a':7 'the':7 'is': 5 'with': 4 ''' str1 = ''' Each rule begins with a name (which is the name defined by the rule) and ::=. A vertical bar (|) is used to separate alternatives; it is the least binding operator in this notation. A star (*) means zero or more repetitions of the preceding item; likewise, a plus (+) means one or more repetitions, and a phrase enclosed in square brackets ([ ]) means zero or one occurrences (in other words, the enclosed phrase is optional). The * and + operators bind as tightly as possible; parentheses are used for grouping. Literal strings are enclosed in quotes. White space is only meaningful to separate tokens. Rules are normally contained on a single line; rules with many alternatives may be formatted alternatively with each line after the first beginning with a vertical bar. '''

str1 = ''' Each rule begins with a name (which is the name defined by the rule) and ::=. A vertical bar (|) is used to separate alternatives; it is the least binding operator in this notation. A star ...

## 5 请编写一代码计算以下字符串变量str1中每个单词出现的频率，并且按照频率从高到低的 # 顺序输出。 # 输出举例 ''' 'a':7 'the':7 'is': 5 'with': 4 ''' import re str1 = ''' Each rule begins with a name (which is the name defined by the rule) and ::=. A vertical bar (|) is used to separate alternatives; it is the least binding operator in this notation. A star (*) means zero or more repetitions of the preceding item; likewise, a plus (+) means one or more repetitions, and a phrase enclosed in square brackets ([ ]) means zero or one occurrences (in other words, the enclosed phrase is optional). The * and + operators bind as tightly as possible; parentheses are used for grouping. Literal strings are enclosed in quotes. White space is only meaningful to separate tokens. Rules are normally contained on a single line; rules with many alternatives may be formatted alternatively with each line after the first beginning with a vertical bar. '''

str1 = ''' Each rule begins with a name (which is the name defined by the rule) and ::=. A vertical bar (|) is used to separate alternatives; it is the least binding operator in this notation. A star ...

用Delphi写一个解析hl7格式报文的程序

if Length(HL7Message.Segments[i].Fields[j].Repetitions) > 0 then begin for k := 0 to High(HL7Message.Segments[i].Fields[j].Repetitions) do begin WriteLn(' Repetition ' + IntToStr(k + 1) + ': ' + ...

优化这段代码train_aucs=[] test_aucs=[]#train_aucs和test_aucs用来存储每次训练和测试的AUC值，AUC是一种常用的二分类模型性能评估指标 train_scores=[] test_scores=[]#train_scores和test_scores则是用来存储每次训练和测试的得分 loopn=5 #number of repetition while splitting train/test dataset with different random state. np.random.seed(10)#设置随机数生成器的种子，确保每次运行时生成的随机数一致。 random_states=np.random.choice(range(101), loopn, replace=False)#np.random.choice()用于从给定的范围内选择指定数量的随机数，range设置范围，loopn表示选择的随机数的数量，replace=False表示选择的随机数不可重复 scoring='f1'#设置性能指标 pca_comp=[]#设置空列表，储主成分分析（PCA）的组件 for i in range(loopn): train_X,test_X, train_y, test_y ,indices_train,indices_test= train_test_split(train, #通过train_test_split函数将数据集划分为训练集(train_X, train_y)和测试集(test_X, test_y)，indices_train和indices_test返回索引 target,indices, test_size = 0.3,#数据集的70%，测试集占30% stratify=target, random_state=random_states[i]#随机状态(random_states[i])添加到random_states列表中 ) print("train_x.shpae:") print(train_X.shape) standardScaler = StandardScaler() standardScaler.fit(train_X) X_standard = standardScaler.transform(train_X) X_standard_test = standardScaler.transform(test_X) #calculate max n_components estimator = PCA(n_components=0.99,random_state=42) pca_X_train = estimator.fit_transform(X_standard) n_components=range(10,min(pca_X_train.shape),10) print(n_components) best_pca_train_aucs=[] best_pca_test_aucs=[] best_pca_train_scores=[] best_pca_test_scores=[]

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人类的本质是复读机，就是说，人类，人类的本质，是一些东西……人类的本质是什么？人类的本质是复读，人类的本质是复读机。 给定一个字符串s如果其中某一个子串是 S 的前缀，那么我们就说存在一次复读。 想请问一共有多少次复读。

根据您的问题描述，我理解您的意思是想找出字符串s中有多少子串是s的前缀。这个问题可以使用Trie树...最后，count_repetitions函数接受一个字符串作为输入，使用Trie树统计其中所有子串是其前缀的个数，并返回结果。

数字后端设计DFT脚本范例

set_scan_chain -name SCAN_CHAIN -length 100 # 添加扫描端口 add_scan_ports -scan_clk CLK -scan_rst_n RSTN -si SCAN_CHAIN -so SCAN_CHAIN # 生成扫描时序 generate_scan_timing -setup 10 -hold 5 -skew 2 -...

three.js引入fbx模型进行换装

newAction.setLoop(action.loop, action.repetitions); newAction.clampWhenFinished = action.clampWhenFinished; newAction.startAt(action.time + action._startTime - oldMixer.time); newMixer....

用python写一个标记重捕法的函数模型

def mark_repetitions(board): """标记重复局面""" repetitions = {} for move in board.move_stack: # 获取当前局面的FEN表示 fen = board.fen() # 如果当前局面已经出现过，则标记为重复局面 if fen in ...

We also assessed the computational efficiency of our subsampling method. The computations were carried out using R (R Core Team, 2021) on a desktop computer with 64GB memory. We restricted the calculations to access one CPU core and recorded the average CPU time from ten repetitions. Table 5 reports the results for Case I, where the subsample size is r = 1000. The computational speed of the OSP estimator is much faster than that of the full data estimator. Particularly, the computational burden of the full data method gets heavier as the increase of full data sample size. The computation time of the full data estimator increases in a polynomial order of n which agrees with the theoretical time complexity of O(n2). This full data time complexity is different from linear models (Wang et al., 2019) or logistic regression models (Wang et al., 2018), for which the time complexity is linear in sample size, i.e., O(n). In other words, subsampling is more desirable in Cox’s regression because it reduce the computational cost more significantly. The UNIF estimator is faster to compute than the OSP estimator, because it does not need the step of calculating the sampling probabilities, but it has a lower estimation efficiency as we have seen in previous results

我们还评估了我们的采样方法的计算效率。计算是使用R (R Core Team, 2021)在具有64GB内存的台式电脑上进行的。我们将计算限制为访问一个CPU核心，并记录了十次重复的平均CPU时间。表5报告了Case I的结果，其中子样本...

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