$("#id_enable").val()

`$("#id_enable").val()` 是使用 jQuery 库进行 Web 开发时的一个常见语句。jQuery 是一个快速、小巧、功能丰富的 JavaScript 库，它简化了 HTML 文档遍历、事件处理、动画和 Ajax 交互的编码工作。

这行代码的作用是从一个具有 id 为 `id_enable` 的 HTML 元素中获取当前的值。`#` 是用于指定元素的 id 选择器，`id_enable` 是 HTML 元素的 id 属性值。`.val()` 是 jQuery 中的一个方法，用来获取匹配元素的值。如果这个元素是一个输入框（如 input），则 `.val()` 返回当前的文本值；如果是复选框（如 checkbox），则返回选中状态（true 或 false）。

示例 HTML 元素如下：

<input type="text" id="id_enable" value="true">

在上述例子中，执行 `$("#id_enable").val()` 将会返回字符串 "true"。如果这个元素是复选框，且未被选中，它可能返回 "false"。

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$(function() { var url = ctx + "jcy/ssqx/roleMenuTreeData?xqdid=" + $("#xqdid").val(); var options = { id: "menuTrees", url: url, check: { enable: true,chkboxType: {"Y": "", "N": ""} }, expandLevel: 0, }; $.tree3.init(options); }); $(function() { var url = ctx + "jcy/ssqx/roleMenuTreeData?xqdid=" + $("#xqdid").val(); var options = { id: "menuTrees2", url: url, check: { enable: true,chkboxType: {"Y": "", "N": ""} }, expandLevel: 0, onCheck : zOnClick }; $.tree.init(options); }); 如何从两个tree中获取不同的勾选中的节点

您可以通过以下步骤从两个tree中获取不同的勾选中的节点：

1. 获取两个tree的勾选节点数据，可以使用以下代码：

var treeObj1 = $.fn.zTree.getZTreeObj("menuTrees");
var treeObj2 = $.fn.zTree.getZTreeObj("menuTrees2");
var nodes1 = treeObj1.getCheckedNodes(true);
var nodes2 = treeObj2.getCheckedNodes(true);

2. 遍历两个数组，将节点的id保存到两个不同的数组中：

var ids1 = [];
var ids2 = [];
for(var i=0; i<nodes1.length; i++) {
    ids1.push(nodes1[i].id);
}
for(var i=0; i<nodes2.length; i++) {
    ids2.push(nodes2[i].id);
}

3. 使用JavaScript的filter()方法获取不同的节点：

var diffNodes = ids1.filter(function(id) {
    return !ids2.includes(id);
});

这样，diffNodes数组中就保存了在第一个tree中勾选但在第二个tree中未勾选的节点的id。

解释：if(CUDA_FOUND) message(STATUS "Found CUDA Toolkit v${CUDA_VERSION_STRING}") enable_language(CUDA) set(HAVE_CUDA TRUE) if (CMAKE_CUDA_COMPILER_ID STREQUAL "NVIDIA") if(${CUDA_VERSION_STRING} VERSION_GREATER_EQUAL "11.1") execute_process(COMMAND ${CMAKE_CUDA_COMPILER} --list-gpu-code RESULT_VARIABLE EXIT_CODE OUTPUT_VARIABLE OUTPUT_VAL) if(EXIT_CODE EQUAL 0) #Remove sm_ string(REPLACE "sm_" "" OUTPUT_VAL ${OUTPUT_VAL}) #Convert to list string(REPLACE "\n" ";" __CUDA_ARCH_BIN ${OUTPUT_VAL}) #Remove last empty entry list(REMOVE_AT __CUDA_ARCH_BIN -1) else() message(FATAL_ERROR "Failed to run NVCC to get list of GPU codes: ${EXIT_CODE}") endif() elseif(${CUDA_VERSION_STRING} VERSION_GREATER_EQUAL "11.0") set(__CUDA_ARCH_BIN "35;37;50;52;53;60;61;62;70;72;75;80") elseif(${CUDA_VERSION_STRING} VERSION_GREATER_EQUAL "10.0") set(__CUDA_ARCH_BIN "30;32;35;37;50;52;53;60;61;62;70;72;75") elseif(${CUDA_VERSION_STRING} VERSION_GREATER_EQUAL "9.1") set(__CUDA_ARCH_BIN "30;32;35;37;50;52;53;60;61;62;70;72") else() set(__CUDA_ARCH_BIN "30;32;35;37;50;52;53;60;61;62;70") endif() else() message(FATAL_ERROR "Unsupported CUDA compiler ${CMAKE_CUDA_COMPILER_ID}.") endif() set(CUDA_ARCH_BIN ${__CUDA_ARCH_BIN} CACHE STRING "Specify 'real' GPU architectures to build binaries for") if(POLICY CMP0104) cmake_policy(SET CMP0104 NEW) set(CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES ${CUDA_ARCH_BIN}) message(STATUS "CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES: ${CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES}") #Add empty project as its not required with newer CMake add_library(pcl_cuda INTERFACE) else() # Generate SASS set(CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES ${CUDA_ARCH_BIN}) # Generate PTX for last architecture list(GET CUDA_ARCH_BIN -1 ver) set(CMAKE_CUDA_FLAGS "${CMAKE_CUDA_FLAGS} -gencode arch=compute_${ver},code=compute_${ver}") message(STATUS "CMAKE_CUDA_FLAGS: ${CMAKE_CUDA_FLAGS}") add_library(pcl_cuda INTERFACE) target_include_directories(pcl_cuda INTERFACE ${CUDA_TOOLKIT_INCLUDE}) endif () endif()

这段代码是CMake脚本，主要用于检测CUDA是否安装，并设置CUDA相关的编译器标志和选项。

首先，它检查CUDA是否被找到，如果有就输出CUDA Toolkit的版本号，并启用CUDA编程语言。然后，它设置了一个名为HAVE_CUDA的变量为TRUE，以表示CUDA已被找到。

接下来，它检查CUDA的编译器ID是否为"NVIDIA"，如果是，就根据CUDA版本号设置__CUDA_ARCH_BIN变量，该变量包含了支持的GPU架构。如果CUDA版本号大于等于11.1，则通过执行nvcc命令获取支持的GPU架构列表，并将其存储在__CUDA_ARCH_BIN变量中。如果CUDA版本号在11.0到10.0之间，则设置__CUDA_ARCH_BIN变量为支持的GPU架构列表。如果CUDA版本号在9.1及以下，则设置__CUDA_ARCH_BIN变量为支持的GPU架构列表。

如果CUDA编译器ID不是"NVIDIA"，则会输出一个错误信息，表示不支持该CUDA编译器。

最后，它设置了一个名为CUDA_ARCH_BIN的缓存变量，该变量包含了要为哪些GPU架构构建代码的选项。然后，它使用CMake策略CMP0104来设置CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES变量，该变量指定要为哪些GPU架构生成代码。如果未设置CMP0104策略，则会设置CMAKE_CUDA_FLAGS变量来指定要为哪些GPU架构生成代码，并将CUDA_TOOLKIT_INCLUDE路径添加到pcl_cuda库的包含目录中。最后，它创建一个名为pcl_cuda的接口库，以便在其他目标中链接CUDA库。