<%if({Group1.年度计划完成率_数值_}== '' ){%> 0% <%} else if({Group1.年度计划完成率_数值_}== 0 ){%> 0% <%} else{%>{Group1.年度计划完成率_数值_}%<%}%>,如果数值大于0前面需要加上高于年度计划这几个字怎么判断

时间: 2024-01-01 19:19:58 浏览: 62
你可以在模板语言中加入一个判断条件,根据{Group1.年度计划完成率_数值_}的值来决定输出的文本。以下是修改后的代码: ``` <%if({Group1.年度计划完成率_数值_}== '' ){%> 0% <%} else if({Group1.年度计划完成率_数值_}== 0 ){%> 0% <%} else{%><%if({Group1.年度计划完成率_数值_}>0){%>高于年度计划<%}%>{Group1.年度计划完成率_数值_}%<%}%> ``` 这样,当{Group1.年度计划完成率_数值_}大于0时,就会在数值前面输出"高于年度计划"这几个字。
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<%if({Group1.年度计划完成率_数值_}== '' ){%> 0% <%} else if({Group1.年度计划完成率_数值_}== 0 ){%> 0% <%} else{%>{Group1.年度计划完成率_数值_}%<%}%>,如果数值大于0前面需要加上高于年度计划,数值低于0前面加上低于年度计划

你可以在模板语言中加入两个判断条件,分别判断{Group1.年度计划完成率_数值_}的值是否大于0或小于0,然后决定输出的文本。以下是修改后的代码: ``` <%if({Group1.年度计划完成率_数值_}== '' ){%> 0% <%} else if({Group1.年度计划完成率_数值_}== 0 ){%> 0% <%} else{%><%if({Group1.年度计划完成率_数值_}>0){%>高于年度计划<%}else{%>低于年度计划<%}%>{Group1.年度计划完成率_数值_}%<%}%> ``` 这样,当{Group1.年度计划完成率_数值_}大于0时,就会在数值前面输出"高于年度计划"这几个字;当{Group1.年度计划完成率_数值_}小于0时,则会在数值前面输出"低于年度计划"这几个字。

<%if({Group1.年度计划完成率_数值_}== '' ){%> 0% <%} else if({Group1.年度计划完成率_数值_}== 0 ){%> 0% <%} else{%><%if({Group1.年度计划完成率_数值_}>0){%>高于年度计划<%}else{%>低于年度计划<%}%>{Group1.年度计划完成率_数值_}%<%}%>,数值后面的%换成个百分点汉字

这是一个模板语言中的条件语句,根据{Group1.年度计划完成率_数值_}的值来输出不同的内容。如果该值为空或为0,则输出"0%";如果值大于0,则输出"高于年度计划{Group1.年度计划完成率_数值_}%";如果值小于0,则输出"低于年度计划{Group1.年度计划完成率_数值_}%"。最后,将数值后面的“%”换成汉字“百分点”。 例如,如果{Group1.年度计划完成率_数值_}的值为10,则输出"高于年度计划10百分点"。
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代码解释并给每行代码添加注释:class CosineAnnealingWarmbootingLR: def __init__(self, optimizer, epochs=0, eta_min=0.05, steps=[], step_scale=0.8, lf=None, batchs=0, warmup_epoch=0, epoch_scale=1.0): self.warmup_iters = batchs * warmup_epoch self.optimizer = optimizer self.eta_min = eta_min self.iters = -1 self.iters_batch = -1 self.base_lr = [group['lr'] for group in optimizer.param_groups] self.step_scale = step_scale steps.sort() self.steps = [warmup_epoch] + [i for i in steps if (i < epochs and i > warmup_epoch)] + [epochs] self.gap = 0 self.last_epoch = 0 self.lf = lf self.epoch_scale = epoch_scale for group in optimizer.param_groups: group.setdefault('initial_lr', group['lr']) def step(self, external_iter = None): self.iters += 1 if external_iter is not None: self.iters = external_iter iters = self.iters + self.last_epoch scale = 1.0 for i in range(len(self.steps)-1): if (iters <= self.steps[i+1]): self.gap = self.steps[i+1] - self.steps[i] iters = iters - self.steps[i] if i != len(self.steps)-2: self.gap += self.epoch_scale break scale *= self.step_scale if self.lf is None: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * ((((1 + math.cos(iters * math.pi / self.gap)) / 2) ** 1.0) * (1.0 - self.eta_min) + self.eta_min) else: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * self.lf(iters, self.gap) return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] def step_batch(self): self.iters_batch += 1 if self.iters_batch < self.warmup_iters: rate = self.iters_batch / self.warmup_iters for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = lr * rate return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] else: return None

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