selectOne() { var objs = document.getElementsByName('good'); var nDataList = [] var i; for(i = 0; i < objs.length; i++) { if(objs[i].type == "checkbox") { if(objs[i].checked) { nDataList.push(this.dataList[i]) } } }在购物车中的作用

时间: 2023-06-19 07:06:07 浏览: 95
JS

购物车.js

这段代码是用来获取购物车中被选中的商品信息，并将这些商品信息保存在数组nDataList中。具体来说，该段代码首先通过document.getElementsByName('good')方法获取所有name属性为'good'的元素，然后通过循环遍历这些元素，判断是否为复选框类型，如果是，则判断是否被选中，如果被选中，则将该商品信息添加到nDataList数组中。最终，获取到的nDataList数组中保存了所有被选中的商品信息，可以进行后续的处理操作，例如提交订单等。
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django 自定义filter 判断if var in list的例子

1. 需求： 用户答题练习，当用户获取所有题目的同时，需要判断用户... finished_ids=[ obj.id for obj in finished_objs] b. 创建filters.py from django import template register = template.Library() def include
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js checkbox(复选框) 使用集锦

function selectAll() //全选 { var objs = document.getElementsByName(‘twId’); var i; for(i = 0; i < objs.length; i++) { if(objs[i].type == “checkbox”) { objs[i].checked = true; } } } function ...

selectAll() { var objs = document.getElementsByName('good'); var i; if(document.getElementById("checkAll").checked) { for(i = 0; i < objs.length; i++) { if(objs[i].type == "checkbox") { objs[i].checked = true; } } this.selectDataList = this.dataList; } else { for(i = 0; i < objs.length; i++) { if(objs[i].type == "checkbox") { objs[i].checked = false; } } this.selectDataList = []; } },

当用户点击页面上的一个复选框（id为"checkAll"）时，该代码会遍历页面中所有name为"good"的复选框，并将它们的选中状态设置为与"checkAll"复选框相同。如果"checkAll"复选框被选中，则将数据列表（this.dataList）...

解释 tree = ET.parse(filename) objs = tree.findall('object')

这段代码使用了 Python 的 xml.etree.ElementTree 模块，用于解析 XML 文件。 具体解释如下： ...然后，使用 tree.findall() 在树中查找并返回所有符合条件的元素，并将它们保存在 objs 列表中。

解释objs代表的是什么： filename = os.path.join(self._data_path, 'Annotations', index + '.xml') tree = ET.parse(filename) # 用于解析 xml 文件 objs = tree.findall('object') # 查找并返回所有符合条件的元素

在这段代码中，objs 代表的是从 XML 文件中解析出来的一组对象。在这里，首先通过构建文件路径和文件名，使用 os.path.join 函数得到 XML 文件的完整路径。然后使用 ET.parse 函数解析 XML 文件，将其转换为一...

注释代码：def get_list(request): # 列表 body = request.json pagesize = body.get("pagesize", 10) page = body.get("page", 1) orderby = body.get("orderby", "-id") notin = ["pagesize", "page", "total", "orderby"] query = { k: v for k, v in body.items() if k not in notin and (v != "" and v is not None) } q = Q(**query) objs = Rental.objects.filter(q).order_by(orderby) paginator = Paginator(objs, pagesize) pg = paginator.page(page) result = to_dict(pg.object_list) return JsonResponse( { "total": paginator.count, "result": result, } ) def get_detail(request): # 详情 body = request.json id = body.get("id") o = Rental.objects.get(pk=id) his = History.objects.filter(userId=request.user.id).order_by("-createTime").first() if not (his and his.rentalId == o.id): History(userId=request.user.id, rentalId=o.id).save() return JsonResponse(to_dict([o])[0])

这段代码是一个 Django 的视图函数，包含两个函数：get_list 和 get_detail。 ...首先从请求的 JSON 数据中获取 pagesize、page 和 orderby 参数，如果这些参数没有传入则使用默认值。然后从请求的 JSON ...

head = vmrp.h srcs = vmrp.c objs = vmrp.o opts =-w -g -c all: vmrp vmrp: $(objs) g++ $(objs)-o vmrp vmrp.o: $(srcs)$(head) g++ $(opts) $(srcs) clean: rm vmrp *.o ~ 修改以上文件，使其通过编译

OBJS = vmrp.o OPTS = -w -g -c all: vmrp vmrp: $(OBJS) g++ $(OBJS) -o vmrp vmrp.o: $(SRCS) $(HEAD) g++ $(OPTS) $(SRCS) clean: rm vmrp $(OBJS) ~ 我主要做了以下几个修改： 1. 将变量名全部大写...

注释代码：def get_list(request): body = request.json pagesize = body.get("pagesize", 10) page = body.get("page", 1) orderby = body.get("orderby", "-id") notin = ["pagesize", "page", "total", "orderby"] query = {k: v for k, v in body.items() if k not in notin and (v != "" and v is not None)} q = Q(**query) objs = Rental.objects.filter(q).order_by(orderby) paginator = Paginator(objs, pagesize) pg = paginator.page(page) result = to_dict(pg.object_list) return JsonResponse({"total": paginator.count, "result": result})

其中 {k: v for k, v in body.items() if condition} 是 Python 字典推导式的写法，表示取出字典 body 中符合条件 condition 的键值对，并以其构建一个新的字典。 q = Q(**query) 使用查询字典 ...

var objs = new Object(); objs{ .name = "bob"; .age = 12; .marriage = false; } alert(objs); JS代码有什么问题

var objs = { name: "bob", age: 12, marriage: false }; alert(objs); 在创建对象时，应使用花括号 {} 包含对象属性和值，属性名与属性值之间使用冒号 : 分隔，每个属性名和属性值之间使用逗号 ...

pattern = r"CPLD(.*):\s+(.*)" _dic = {} objs = re.findall(pattern, resp.stdout, re.M) 我想要匹配到一个值就返回

这段代码中，首先定义了一个正则表达式模式 pattern，用于查找字符串中形如 "CPLD(.*?)\s+(.*)" 的模式。其中 (.*?) 表示任意字符（非贪婪）直到遇到第一个空格，\s+ 匹配一个或多个连续的空白字符。...

List<Object[]> dataList = new ArrayList<Object[]>(); // 定义每一行的临时变量，并放入数据 Object[] objs = null; for (int i = 0; i < studentList.size(); i++) { objs = new Object[rowsName.length]; objs[0] = i; objs[1] = studentList.get(i).getStuId(); objs[2] = studentList.get(i).getStuNo(); objs[3] = studentList.get(i).getStuName(); objs[4] = studentList.get(i).getStuSex(); objs[5] = studentList.get(i).getStuBirth(); objs[6] = studentList.get(i).getStuAddress(); objs[7] = studentList.get(i).getStuPhone(); objs[8] = studentList.get(i).getStuPhoto(); objs[9] = studentList.get(i).getStuRemark(); objs[10] = studentList.get(i).getStuDormitory(); dataList.add(objs); } // 定义Excel文件名 String fileName="用户报表"+String.valueOf(System.currentTimeMillis()).substring(4,13)+".xls"; // 创建CommonExcel对象，调用downloadExcel()对象导出Excel CommonExcel ex = new CommonExcel(title, rowsName, dataList,response,fileName); try { ex.downloadExcel(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } }错误

这段代码中可能存在错误，但是没有给出具体的错误信息，无法确定具体的问题。如果遇到错误，建议检查以下几点： 1. dataList中每个Object[]数组的长度是否与rowsName数组的长度相同。 2. studentList中的每个学生...

std::vector<std::vector<double>> personPosition; std::vector<std::vector<double>> personPositionIOU; res = image.clone(); const int num_point = 17; std::string subpath = path.substr(0, path.length() - 3); std::string txtPath = subpath + "txt"; int personNum = 0; for (auto& obj : objs) { /* cv::rectangle( res, obj.rect, { 0, 0, 255 }, 2 );*/ float recHeight = obj.rect.height; float recWidth = obj.rect.width; float recLeft = obj.rect.x;// -obj.rect.width / 2; float recTop = obj.rect.y;// -obj.rect.height / 2;

接下来是一个 for 循环，遍历目标对象列表 objs 中的每个目标对象： - 注释部分是一个调用 cv::rectangle() 函数的代码，它在图像上绘制一个矩形框，用于可视化目标对象的位置。这部分代码已被注释掉，可能是...

解释# Makefile ROOTDIR = .. include $(ROOTDIR)/Rules.make CC=$(MVTOOL_PREFIX)gcc #CC=gcc EXEC = helloworld_arm OBJS = helloworld.o all: $(EXEC) $(EXEC): $(OBJS) $(CC) -o $@ $(OBJS) clean: rm -f $(EXEC) *.o

9. $(CC) -o $@ $(OBJS)：定义一个生成 $(EXEC) 文件的命令，该命令使用 CC 变量所指定的编译器，链接 OBJS 变量所指定的目标文件。 10. clean: rm -f $(EXEC) *.o：定义一个名为 clean 的目标，该目标用于清理编译...

import plotly.graph_objs as px import pandas as pd data = pd.read_excel("C:\\Users\\11528\\Desktop\\6666.xlsx") trace0=px.Scatter(x=data["月份"],y=[data["0000359333"]],name="0000359333") trace1=px.Scatter(x=data["月份"],y=[data["0000359305"]],name="0000359333") trace2=px.Scatter(x=data["月份"],y=[data["0000359708"]],name="0000359333") trace3=px.Scatter(x=data["月份"],y=[data["0000359504"]],name="0000359333") trace4=px.Scatter(x=data["月份"],y=[data["0000359209"]],name="0000359333") layout = px.Layout(title = dict(text="水费图",x=0.5,xanchor='center',xref='container')) fig = px.Figure(data=[trace0,trace1,trace2,trace3,trace4],layout=layout) fig.show()

这段代码使用了 Plotly 库中的 graph_objs 模块和 Pandas 库中的 read_excel 函数，读入了一个名为 "6666.xlsx" 的 Excel 文件中的数据，并将数据可视化为了一张水费图。具体来说，使用了 Scatter 函数生成了 5 个...

# 计算最后10条记录的均值 last_10_average = forestdata.iloc[-5:, :].mean() # 计算最后一条记录的均值 last_record_average = forestdata.iloc[-1, :].mean() # 将 last_10_average 和 last_record_average 放在一个 Series 中 averages = pd.concat([last_10_average, last_record_average]) # 求均值 averages_mean = averages.mean() averages_mean_df = pd.DataFrame(averages_mean).T forestdata = pd.concat([forestdata, averages_mean_df], axis=0, join='outer') 出错 ：Error: 无法启动线程 cannot concatenate object of type '<class 'float'>'; only Series and DataFrame objs are valid

这个错误提示是由于 averages_mean 是一个 float 对象，而 pd.concat 方法要求传入的对象必须是 Series 或 DataFrame。 如果你只是想要将 averages_mean 添加到 forestdata 的末尾作为一行数据，可以直接...

import plotly.graph_objs as go import numpy as np # 定义函数 def f1(x,y,z): return (x**2 + y**2 - 1) * (x**2 + z**2 - 1) * (y**2 + z**2 - 1) - 1 def f2(x,y,z): return x**3/3 - y**2/2 - z # 定义数据 x,y,z = np.meshgrid(np.linspace(-2,2,50), np.linspace(-2,2,50), np.linspace(-2,2,50)) f1_value = f1(x,y,z) f2_value = f2(x,y,z) f3_value = f3(x,y,z) # 绘制图像 fig = go.Figure(data=go.Volume( x=x.flatten(), y=y.flatten(), z=z.flatten(), value=f1_value.flatten(), isomin=0, isomax=0, opacity=0.1, surface_count=10, colorscale='Reds', showscale=False )) fig.add_trace(go.Volume( x=x.flatten(), y=y.flatten(), z=z.flatten(), value=f2_value.flatten(), isomin=0, isomax=0, opacity=0.1, surface_count=10, colorscale='Blues', showscale=False )) fig.show()这个图画出来函数取值区间太小了，我想让取值区间更大一点，如何修改

import plotly.graph_objs as go import numpy as np # 定义函数 def f1(x,y,z): return (x**2 + y**2 - 1) * (x**2 + z**2 - 1) * (y**2 + z**2 - 1) - 1 def f2(x,y,z): return x**3/3 - y**2/2 - z # 定义...

帮我优化这段代码，谢谢package com.neutech.utils; import java.sql.*; import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class Jdbcutil { private static final String DRIVERNAME = "org.apache.hive.jdbc.HiveDriver"; private static final String URL = "jdbc:hive2://192.168.44.199:10000/test"; private static final String USERNAME = "root"; private static final String PASSWORD = "200812"; public static Connection getConnection() throws ClassNotFoundException { Class.forName(DRIVERNAME); Connection connection = null; try { connection = DriverManager.getConnection(URL,USERNAME,PASSWORD); } catch (SQLException throwables) { throwables.printStackTrace(); } return connection; } public static <T> List<T> execuetQuery(String sql, RowMap<T> rowMap, Object... objs) throws ClassNotFoundException, SQLException { // 建立连接 Connection connection = getConnection(); PreparedStatement preparedStatement = connection.prepareStatement(sql); // 注入额外条件 if(objs != null){ for(int i = 0;i <= objs.length;i++){ preparedStatement.setObject(i + 1,objs[i]); } } ResultSet resultSet = preparedStatement.executeQuery(); ArrayList<T> list = new ArrayList<>(); while(resultSet.next()){ T t = rowMap.RowMapping(resultSet); list.add(t); } return list; } public static void close(Connection connection,PreparedStatement preparedStatement,ResultSet resultSet) throws SQLException { connection.close(); preparedStatement.close(); resultSet.close(); } }

i < objs.length; i++) { preparedStatement.setObject(i + 1, objs[i]); } } try (ResultSet resultSet = preparedStatement.executeQuery()) { List<T> list = new ArrayList(); while (resultSet.next()) ...

CC = gcc SUBDIRS = f1 \ f2 \ main \ obj OBJS = f1.o f2.o main.o BIN = myapp OBJS_DIR = obj BIN_DIR = bin export CC OBJS BIN OBJS_DIR BIN_DIR all : CHECK_DIR $(SUBDIRS) CHECK_DIR : mkdir -p $(BIN_DIR) $(SUBDIRS) : ECHO make -C $@ ECHO: @echo $(SUBDIRS) @echo begin compile CLEAN : @$(RM) $(OBJS_DIR)/*.o @rm -rf $(BIN_DIR)

SUBDIRS 变量定义了需要编译的子目录，OBJS 变量定义了需要编译的目标文件。BIN 变量定义了最终的可执行文件名，OBJS_DIR 和 BIN_DIR 分别指定了目标文件和可执行文件的输出目录。all 目标是默认目标，用于编译全部...

import plotly.graph_objs as go import numpy as np from scipy import optimize def f1(x, y, z): return (x**2 + y**2 - 1) * (x**2 + z**2 - 1) * (y**2 + z**2 - 1) - 1 def f2(x, y, z): return x**3/3-y**2/2-z def intersection(f1, f2): def equations(p): x, y, z = p return (f1(x, y, z), f2(x, y, z)) x_min, x_max = -1, 1 y_min, y_max = -1, 1 z_min, z_max = -1, 1 x, y, z = optimize.fsolve(equations, (0, 0, 0)) if x_min <= x <= x_max and y_min <= y <= y_max and z_min <= z <= z_max: return x, y, z else: return None x = np.linspace(-1, 1, 50) y = np.linspace(-1, 1, 50) z = np.linspace(-1, 1, 50) X, Y, Z = np.meshgrid(x, y, z) Z1 = f1(X, Y, Z) Z2 = f2(X, Y, Z) fig = go.Figure() fig.add_trace(go.Isosurface(x=X.flatten(), y=Y.flatten(), z=Z.flatten(), value=Z1.flatten(), isomin=-1, isomax=1, surface_count=2, colorscale='Viridis', opacity=0.7)) fig.add_trace(go.Isosurface(x=X.flatten(), y=Y.flatten(), z=Z.flatten(), value=Z2.flatten(), isomin=-1, isomax=1, surface_count=2, colorscale='RdBu', opacity=0.7)) intersection_point = intersection(f1, f2) if intersection_point: fig.add_trace(go.Scatter3d(x=[intersection_point[0]], y=[intersection_point[1]], z=[intersection_point[2]], mode='markers', marker=dict(size=10, color='red'))) fig.show()这段代码没有输出，请帮我修改一下

import plotly.graph_objs as go import numpy as np from scipy import optimize def f1(x, y, z): return (x**2 + y**2 - 1) * (x**2 + z**2 - 1) * (y**2 + z**2 - 1) - 1 def f2(x, y, z): return x**3/3-y*...

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实时三维重建：InfiniTAM的ros驱动应用

资源摘要信息:"InfiniTAM用ros驱动进行实时重建" InfiniTAM是一个开源的三维重建系统，利用ROS（Robot Operating System）作为驱动，实现了对环境的实时三维建模和重建。下面详细阐述关于InfiniTAM和ROS驱动实时三维重建的技术知识点。 首先，我们需要了解ROS（Robot Operating System），它是一个用于机器人软件开发的灵活框架，提供了一系列工具和库来帮助软件开发者创建复杂、可重复使用的机器人行为和功能。ROS的一个核心优势是其高度模块化的系统，它允许开发者分别开发和测试组件，之后再集成到一个完整的系统中。ROS广泛应用于机器人的感知、建图、导航、定位以及手臂控制等领域。 接着，我们来看InfiniTAM，它是一个专门针对实时三维场景理解的系统。InfiniTAM具备以下几个关键技术特点： 1. 实时性能：InfiniTAM利用高效的数据结构和算法，在单个或多个GPU上运行，能够处理大量数据，实现实时的三维重建。 2. 带宽优化：在进行三维重建时，数据的传输和存储是非常消耗资源的。InfiniTAM通过优化数据传输和存储来最小化带宽消耗，使得在有限的计算资源下也能高效运行。 3. 模块化和可扩展性：InfiniTAM的设计允许用户通过添加或修改模块来定制系统功能，易于扩展到不同的应用场景。 4. 多传感器融合：InfiniTAM支持包括深度相机、RGB相机和激光雷达等多种传感器的数据融合，增强重建过程的鲁棒性和精确度。 5. 相机标定与校正：系统内置了相机标定工具，可以处理镜头畸变等问题，确保重建结果的准确性。 现在，我们将重点放在如何使用ROS驱动InfiniTAM进行实时三维重建： ROS驱动InfiniTAM的实现，主要依赖于ROS的节点系统，每个节点可以执行一个特定的功能，如图像获取、数据处理、结果展示等。通过节点之间的消息传递，可以实现不同功能的协同工作。在InfiniTAM中，典型的节点可能包括： - 数据采集节点：负责从连接的硬件设备（如RGB-D相机）中获取图像和深度数据。 - 数据处理节点：对采集到的数据进行必要的预处理，例如滤波、归一化等。 - 三维重建节点：核心的处理节点，负责调用InfiniTAM系统内的算法对环境进行实时的三维建模。 - 结果展示节点：将重建的结果通过图形界面展示给用户，提供直观的三维模型显示。 为了实现上述节点在ROS框架中的协同工作，需要定义相应的ROS消息类型和话题，确保数据能够及时准确地在各个节点之间传递。例如，数据采集节点需要发布图像和深度数据到特定的话题上，而数据处理节点则订阅这些话题以接收数据进行处理。 总之，InfiniTAM利用ROS作为驱动进行实时三维重建，结合了ROS强大的模块化架构和InfiniTAM高效实时处理的优势，为开发者提供了强大的工具来构建实时三维重建应用。这套系统适合于需要高性能三维感知能力的应用场合，如自动驾驶汽车、机器人导航、增强现实等领域。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩