JavaScript日历生成器:cal_generater的实践应用

需积分: 5 0 下载量 10 浏览量 更新于2024-11-16 收藏 17.39MB ZIP 举报
资源摘要信息:"cal_generater是insta_calandar的项目名称,该项目利用JavaScript语言开发。在该文件中,包含了JavaScript语言的相关知识点,主要体现在使用JavaScript进行日历生成器的开发。JavaScript是一种高级的编程语言,广泛应用于网页设计和开发中,它能够在网页浏览器中运行,为网页提供了动态和交互式功能。insta_calandar这个项目利用JavaScript的这些特性,实现了一个日历生成器,可以通过JavaScript编写代码,生成动态的日历界面,满足用户在网页中查看、选择日期的需求。 在JavaScript中,涉及到的关键知识点包括事件处理、DOM操作、数据结构、函数编程等。事件处理是JavaScript的一个重要功能,它允许开发人员在用户与网页交互时执行相应的代码,比如在用户点击按钮、输入数据时执行特定的函数。DOM操作也是JavaScript的一个核心概念,它涉及到对网页文档的结构、内容和样式进行动态的更改,这对于实现日历生成器的功能至关重要。数据结构方面,JavaScript支持数组、对象等基本数据结构,这些数据结构可以用来存储日期、时间等信息。函数编程则是JavaScript编写高效、模块化代码的基础。 insta_calandar项目的目标是创建一个直观且易用的日历生成器,它需要处理日期和时间的各种逻辑,包括但不限于日期的有效性验证、日期的增减、日期格式化等。这些功能的实现都需要深入理解和运用JavaScript的知识。 文件名称列表中的"cal_generater-master"表明这是一个以"cal_generater"为名的项目,并且是该项目的主版本目录。在项目中,可能包含多个子目录和文件,每个目录或文件都承担着项目中的特定角色,比如存放源代码的src目录、用于存放构建产物的dist目录、用于存放测试脚本的test目录等。 为了实现insta_calandar项目的功能,开发者需要掌握JavaScript语言的基本语法,包括变量声明、循环控制、条件判断等,同时也需要熟悉JavaScript提供的各种内置对象和方法,如Date对象、Math对象、字符串和数组的操作方法等。此外,熟练使用JavaScript库和框架(如jQuery、Vue.js等)也将极大提高开发效率和项目质量。 总体来看,insta_calandar项目是利用JavaScript强大的编程能力,面向实际需求开发的一个具体应用。通过这个项目,可以进一步加深对JavaScript编程的理解,并在实际项目开发中锻炼和提升解决问题的能力。"

for i = 1:ncomp rslt(i).ncomp = i; cal_p = squeeze(cal_preds(i, :)); cal_p = mode(cal_p,1); cal_t = squeeze(cal_trues(i, :)); cal_t = mode(cal_t,1); [cal_confus, rslt_confusionOrder] = confusionmat(cal_t, cal_p); cal_rslt = statsOfMeasure(cal_confus, 0); rslt(i).cal_confus = cal_confus; rslt(i).cal_rslt = cal_rslt; rslt(i).cal_acc = cal_rslt.microAVG(end-1); rslt(i).cal_sen = cal_rslt.microAVG(end-3); rslt(i).cal_spe = cal_rslt.microAVG(end-2); rslt(i).cal_y_true = cal_t; rslt(i).cal_y_pred = cal_p; val_p = squeeze(val_preds(i, :)); val_t = squeeze(val_trues(i, :)); [val_confus, rslt_confusionOrder] = confusionmat(val_t, val_p); val_rslt = statsOfMeasure(val_confus, 0); rslt(i).val_confus = val_confus; rslt(i).val_rslt = val_rslt; rslt(i).val_acc = val_rslt.microAVG(end-1); rslt(i).val_sen = val_rslt.microAVG(end-3); rslt(i).val_spe = val_rslt.microAVG(end-2); rslt(i).val_y_true = val_t; rslt(i).val_y_pred = val_p; mdl = plsda(x_pp, y, i, opts0); trainedModel{i} = mdl; mdl = plsda(x_test_pp,[],i,mdl, opts0); rslt(i).probability = mdl.classification.probability; y_test_pred = mdl.classification.mostprobable; [test_confus, rslt_confusionOrder] = confusionmat(y_test, y_test_pred); test_rslt = statsOfMeasure(test_confus, 0); rslt(i).test_confus = test_confus; rslt(i).test_rslt = test_rslt; rslt(i).test_acc = test_rslt.microAVG(end-1); rslt(i).test_sen = test_rslt.microAVG(end-3); rslt(i).test_spe = test_rslt.microAVG(end-2); rslt(i).test_y_true = y_test; rslt(i).test_y_pred = y_test_pred; 什么意思

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def cal_linear(iaqi_lo, iaqi_hi, bp_lo, bp_hi, cp): """ 范围缩放 """ iaqi = (iaqi_hi - iaqi_lo) * (cp - bp_lo) / (bp_hi - bp_lo) + iaqi_lo return iaqi def cal_pm25_iaqi(pm25_val): """ PM2.5的iaqi计算函数 """ if 0 <= pm25_val < 36: iaqi1 = cal_linear(0, 50, 0, 35, pm25_val) elif 36 <= pm25_val < 76: iaqi1 = cal_linear(50, 100, 35, 75, pm25_val) elif 76 <= pm25_val < 116: iaqi1 = cal_linear(100, 150, 75, 115, pm25_val) elif 116 <= pm25_val < 151: iaqi1 = cal_linear(150, 200, 115, 150, pm25_val) elif 151 <= pm25_val < 251: iaqi1 = cal_linear(200, 300, 150, 250, pm25_val) elif 251 <= pm25_val < 351: iaqi1 = cal_linear(300, 400, 250, 350, pm25_val) elif 351 <= pm25_val < 501: iaqi1 = cal_linear(400, 500, 350, 500, pm25_val) return iaqi1 def cal_pm10_iaqi(pm10_val): """ CO的iaqi计算函数 """ if 0 <= pm10_val < 51: iaqi2 = cal_linear(0, 50, 0, 50, pm10_val) elif 51 <= pm10_val < 151: iaqi2 = cal_linear(50, 100, 50, 150, pm10_val) elif 151 <= pm10_val < 251: iaqi2 = cal_linear(100, 150, 150, 250, pm10_val) elif 251 <= pm10_val < 351: iaqi2 = cal_linear(150, 200, 250, 350, pm10_val) elif 351 <= pm10_val < 421: iaqi2 = cal_linear(200, 300, 350, 420, pm10_val) elif 421 <= pm10_val < 501: iaqi2 = cal_linear(300, 400, 420, 500, pm10_val) elif 501 <= pm10_val < 601: iaqi2 = cal_linear(400, 500, 500, 600, pm10_val) return iaqi2 pm25_value = dust_weather_data['pm2.5'] pm10_value = dust_weather_data['pm10'] pm25_iaqi = cal_pm25_iaqi(pm25_value) pm10_iaqi = cal_pm10_iaqi(pm10_val) aqi = max(iaqi1,iaqi2)出错,The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

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