PHP關聯的html中if條件的判斷，是否在裡面（in_array），而不用遍歷了
<if condition="in_array($vv['p_name'],$res_3)"> <label style="margin-left:30px"><input name="join_pro[]" type="checkbox" value="{$vv['p_name']}" checked="checked" />{$vv['p_name']} <input type="hidden" name="p_id[]" value="{$vv['p_id']}"> </label> <else /> <label style="margin-left:30px"><input name="join_pro[]" type="checkbox" value="{$vv['p_name']}" />{$vv['p_name']} <input type="hidden" name="p_id[]" value="{$vv['p_id']}"> </label> </if>
相關推薦
PHP關聯的html中if條件的判斷，是否在裡面（in_array），而不用遍歷了
<if condition="in_array($vv['p_name'],$res_3)"> <label style="margin-left:30px"><
linux中 shell 中 if 條件判斷中 -a 到 -z 的意思
[ -a FILE ] 如果 FILE 存在則為真。 [ -b FILE ] 如果 FILE 存在且是一個塊特殊檔案則為真。 [ -c FILE ] 如果 FILE 存在且是一個字特殊檔案則為真。 [ -d FILE ] 如果 FILE 存在且是一個目錄則為真。 [ -e FILE ] 如果 FIL
leaflet 在地圖popup彈框中新增按鈕並點選響應（vue2leaflet），設定popup的content屬性，新增button
效果如圖，點選【進入】按鈕，彈出alert提示框。當然這裡可以把alert換成其他響應需求。 首先給popup的content新增button： <l-popup :content="profile1-1+ '<br><button id=
影象濾波----低通濾波，中值濾波，高通濾波，方向濾波（Sobel），拉普拉斯變換
①觀察灰度分佈來描述一幅影象成為空間域，觀察影象變化的頻率被成為頻域。 ②頻域分析：低頻對應區域的影象強度變化緩慢，高頻對應的變化快。低通濾波器去除了影象的高頻部分，高通濾波器去除了影象的低頻部分。 (1)低通濾波 ①栗子： #include &
JavaScritp 中變數的賦值和引用（續），在所有的children中查詢某一id的節點並返回
假設每個節點有 id name children 三個屬性function find_node(data,id_find) { var toDo = []; toDo.push(data[0]); while(toDo.length)
二叉樹（14）----由前序遍歷和中序遍歷重建二叉樹，遞迴方式
相關連結： 1、二叉樹定義 typedef struct BTreeNodeElement_t_ { void *data; } BTreeNodeElement_t; typedef struct BTreeNode_t_ { BTreeN
Python中的列表（list），元組（Tuple），字典（Dict）和集合（Set）
一，列表（list） 定義一個列表使用一對中(方)括號”[ ] “。 python內建的一種資料型別是列表：list是一種有序的資料集合，可以隨意的新增和刪除其中的資料。比如列出班裡所有的同學的名字，列出所有工廠員工的工號等都是可以用到列表的。 不知道有沒
（轉載）準確率（accuracy），精確率（Precision），召回率（Recall）和綜合評價指標（F1-Measure ）-絕對讓你完全搞懂這些概念
自然語言處理(ML),機器學習(NLP),資訊檢索(IR)等領域,評估(evaluation)是一個必要的工作,而其評價指標往往有如下幾點:準確率(accuracy),精確率(Precision),召回率(Recall)和F1-Measure。 本文將簡單介紹其中幾個概念。中文中這幾個評價指標翻譯各有不同，
thinkphp實現獲取某一條資料，前端頁面獲取這條資料時不用遍歷獲取值，直接呼叫這條資料
首先獲取這條資料的id值： $cate_id = (int) $this->_param('cate_id'); 其次：獲取屬於這個id值的那條資料（根據前端需要獲取這條資料的那個欄位,$cate_name） $cate_name = D('ele_cate')->where
準確率（accuracy），精確率（Precision），召回率（Recall）和綜合評價指標（F1-Measure ）
自然語言處理(ML),機器學習(NLP),資訊檢索(IR)等領域,評估(evaluation)是一個必要的工作,而其評價指標往往有如下幾點:準確率(accuracy),精確率(Precision),召回率(Recall)和F1-Measure。 本文將簡單介紹其中幾個概念。
修飾符@，裝飾器（decorator），迭代器（iterator），生成器（Generator）的一些見解
這三個方法，在Python裡的使用並不多，然而，各大網際網路公司還特別喜歡考這一方面的。以前因為不常用，有些忽視了這幾個方法，碰了幾次壁後，決心好好整理一番這三個方法（以下程式碼均在python3.6的環境下實驗）：
Redis(高併發，高可用（叢集），高資料)快取資料的流程
為什麼要用redis：現在我們資料每次都是從資料庫讀取，這樣當網站訪問量達到高峰時段，對資料庫壓力很大，並且影響執 行效率。我們需要將這部分廣告資料快取起來。 1.查詢的時候走快取,增刪改的時候同步更新快取 2.查詢的時候:先查redis，根據key去查 1>.如果redis有，直接返
動態註冊廣播，已經unregisterReceiver（XXX），仍然報Are you missing a call to unregisterReceiver（）？參考解決辦法
報異常程式碼： @Override protected void onDestroy() { super.onDestroy(); Log.e(TAG, "onDestroy"); if (receiver != null) {
mAP，召回率（Recall），精確率（Precision）
如果一個學習器的P-R曲線被另一個學習器的P-R曲線完全包住，則可斷言後者的效能優於前者，例如上面的A和B優於學習器C，但是A和B的效能無法直接判斷，但我們往往仍希望把學習器A和學習器B進行一個比較，我們可以根據曲線下方的面積大小來進行比較，但更常用的是平衡點或者是F1值。平衡點（BEP）是查準率=查全率時的
通過Ajax請求後臺資料，返回JSONArray（JsonObject），頁面（Jquery）以table的形式展示
點選“會商人員情況表”，彈出層，顯示一個表格，如下圖： 利用Ajax和Jquery和JSONArray和JsonObject來實現： 程式碼如下： 在hspersons.html中： <!DOCTYPE html> <html> <head&g
灰度影象--形態學處理（腐蝕，膨脹，開、閉運算，頂帽（禮帽），低帽（黒帽），測定腐蝕、測地膨脹，形態學重建）
寫這個帖子的原因是在學習灰度影象處理中，發現沒有一個部落格很系統全面的講解這些形態學變換，所以為了幫助後來人，特此做此工作，但是能力有限，如果有不對的地方請大家多多批評指正！另外有一些前輩的工作在裡面，在後面我會給出引用。 灰度影象與二值影象的形態學變換不盡
類（class），抽象類（abstract）， 介面（interface）的關係和區別
抽象類： 抽象類不能被例項化 抽象類可以不包含抽象類， 但是有抽象類的方法一定是抽象類 任何子類必須重寫父類的抽象方法， 或者自己也是抽象類 抽象類中的抽象方法只是宣告，不包含
斐波那契數列的遞迴，迭代（迴圈），通項公式三種實現
謂Fibonacci數列是指這樣一種數列，它的前兩項均為1，從第三項開始各項均為前兩項之和。用數學公式表示出來就是： 1 (n=1,2)fib(n)= fib(n-1)+fib(n-
【YOLO學習】召回率（Recall），精確率（Precision），平均正確率（Average_precision(AP) ），交除並（Intersection-over-Union（IoU））
摘要 在訓練YOLO v2的過程中，系統會顯示出一些評價訓練效果的值，如Recall，IoU等等。為了怕以後忘了，現在把自己對這幾種度量方式的理解記錄一下。 這一文章首先假設一個測試集，然後圍繞這一測試集來介紹這幾種度量方式的計算方法。 大雁與飛機
PHP中if(isset($_POST['Submit']))是什麼意思，php提交表單時判斷 if($_POST[submit])與 if(isset($_POST[submit])) 的區別
isset -- 檢測變數是否設定 判斷post過來的資料是否被提交過來，if(isset($_POST["submit"]){ echo "提交過來了"; }else { echo "submit is no come~"; } if(isset($_