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jquery属性选择

$("[attribute|='value']") 选择指定属性等于给定字符串或改字符串为前缀(该字符串后跟一个连字符“-”)的元素。...(选择给定的属性是以包含某些的元素) attribute: 一个属性名 value: 一个属性,可以是一个不带引号的一个单词,或一个带引号的字符串。...$("[attribute='value']") 选择指定属性是给定的元素。 attribute: 一个属性名。...='value']") 选择指定属性不等于这个的元素 attribute:一个属性名 value: 一个属性,可以是一个不带引号的一个单词,或一个带引号的字符串。...; //查找input 中 name 中含有new 这个字符串的 添加value 。}) $("[attribute]") 选择所有具有指定属性的元素,该属性可以是任何

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    「交叉验证」到底如何选择K

    更多的情况下,我们也用交叉验证来进行模型选择(model selection)。往远了说,交叉验证可以用于评估任何过程,但本文仅讨论机器学习评估这个特定领域。...拿最简单的K折交叉验证来说,如何选择K就是一个很有意思的话题。而更有意思的是,交叉验证往往被用于决定其他算法中的参数,如决定K近邻算法中K的取值。因此我们必须首先决定K折交叉验证中的K。...2017年的一项研究给出了另一种经验式的选择方法[3],作者建议 且保证 ,此处的n代表了数据量,d代表了特征数。感兴趣的朋友可以对照论文进一步了解。...但从实验角度来看,较大的K也不一定就能给出更小的方差[2],一切都需要具体情况具体讨论。相对而言,较大的K的交叉验证结果倾向于更好。但同时也要考虑较大K的计算开销。...另一个交叉验证需要关注的点是,当你的数据集太小时,较小的K会导致可用于建模的数据量太小,所以小数据集的交叉验证结果需要格外注意。建议选择较大的K

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    Android Activity间传选择,Serializable Or Parcelable

    逻辑封装,让其与Activity解耦,同时还可以有自己的生命周期,让我们控制布局绘制和进行资源回收,这些都是Fragment的好处,以后有机会再谈,今天,我们想讨论的是Activity页面之间跳转时,互相传的方法选择...Java中反序列化时通过SerialVersionUID来判断是否能够反序列化,所以需要序列化的类最好都能给出一个固定的SerialVersionUID,如下 ?...现在我们还是通过一个具体的实例来介绍这二种Activity传的基本使用方法。假设,我们现在有一个商品Good的列表,Good类是这样的 ?...第二个需求是点击任何一个cell,将全部的Good信息传递到详情Activity,即传递一个Good数组。 我们先来看第一个需求,先用Serializable的方法,发送很简单 ?...第一个需求很简单就搞定了,我们再来搞定第二个需求,传Good的数组给详情Activity,如果使用Serializable的话,Intent没有提供putExtra直接传递Good数组的重载方法,所以我们需要做一个包装类

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    Android自定义标尺滑动选择效果

    本文实例为大家分享了Android实现滑动标尺选择,效果图 1.自定义属性attrs.xml <declare-styleable name="RulerView" <attr name="...private int mWidth; private int mHeight; private float mSelectorValue = 50.0f; // 未<em>选择</em>时 默认的<em>值</em> 滑动后表示当前中间指针正在指着的<em>值</em>...Paint.FontMetrics fm = paint.getFontMetrics(); return fm.descent - fm.ascent; } /** * @param selectorValue 未<em>选择</em>时...默认的<em>值</em> 滑动后表示当前中间指针正在指着的<em>值</em> * @param minValue 最大数值 * @param maxValue 最小的数值 * @param per 最小单位 如 1...maxValue, 1); tvHeightValue.setText(String.valueOf(Integer.valueOf(value))); } } PS:可自行根据需要绘制线条和文字,上下<em>选择</em>文字位置

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    kmeans聚类选择最优Kpython实现

    Kmeans算法中K的确定是很重要的。 下面利用python中sklearn模块进行数据聚类的K选择 数据集自制数据集,格式如下: 维度为3。...,也就是说SSE和k的关系图是一个手肘的形状,而这个肘部对应的k就是数据的真实聚类数。...= ['Age', 'Gender', 'Degree'] mdl = pd.DataFrame.from_records(data, columns=featureList) # '利用SSE选择...事实上,简单点讲,就是用Xi到某个簇所有样本平均距离作为衡量该点到该簇的距离后,选择离Xi最近的一个簇作为最近簇。 求出所有样本的轮廓系数后再求平均值就得到了平均轮廓系数。...说明:建议比较两个方法选出的K,如果没有特殊情况的话,建议首先考虑用手肘法。

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    抛弃P选择更直观的AB测试!

    在两个选项中做出选择,该如何选?一个简单而又智能的方法就是A/B。本篇文章将简要地解释A/B测试背后的动机,并概述其背后的逻辑,以及带来的问题:它使用的P很容易被误解。...然后计算一个 p 并检查它是否在某个任意范围内,如5%。不妨选择Welch-t检验。...我认为 p 的定义相当不直观——每个误解 p 的人都证明了这一点。最常见的误解如下: 蓝色更好的概率是 7.8%。(错误的!!!)...在两个版本中进行选择的一种方法是进行A/B测试。这个想法很简单。你可以把客户分成两组,这两组只在你想要更改的方面有所不同,即一个按钮的颜色。...通常情况下,人们使用经典的 A/B 测试,往往会使用 p 。虽然这是统计学家熟悉的概念,但普通人经常会得到涉及 p 的混淆陈述。

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    kmeans聚类选择最优Kpython实现

    Kmeans算法中K的确定是很重要的。 下面利用python中sklearn模块进行数据聚类的K选择 数据集自制数据集,格式如下: ? 维度为3。...,也就是说SSE和k的关系图是一个手肘的形状,而这个肘部对应的k就是数据的真实聚类数。...显然,肘部对于的k为3,故对于这个数据集的聚类而言,最佳聚类数应该选3。...事实上,简单点讲,就是用Xi到某个簇所有样本平均距离作为衡量该点到该簇的距离后,选择离Xi最近的一个簇作为最近簇。 求出所有样本的轮廓系数后再求平均值就得到了平均轮廓系数。...可以看到,轮廓系数最大的k是3,这表示我们的最佳聚类数为3。 说明:建议比较两个方法选出的K,如果没有特殊情况的话,建议首先考虑用手肘法。

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    选择性粘贴:粘贴公式,,转置

    我们都知道CTRL C, CTRL V 但是我们有时候并不是要完全的粘贴 我们可能只是要粘贴这个,去掉公式 或者只是要粘贴这个格式 或者是要横竖转换 这时候你要用到选择性粘贴 首先 还是先告诉你们位置在哪...在这呢 [开始]→[粘贴]→[选择性粘贴] 其次 分别说一下粘贴公式,粘贴为和转置 粘贴公式 粘贴公式会只粘贴你复制单元格的公式 并且公式没有绝对引用的单元格也会跟着变动 (什么是绝对引用?...粘贴是首选 尤其是引用了其他工作簿的数据的时候 一大堆公式 对方又不知道你公式的逻辑又不好调整 另外你如果怕数据源变动也可以粘贴为 比如我例子中的排名 我希望固定此刻的数据,就按这个排名来 注意看公式栏...转置咯 附上选择性粘贴的窗口 其实可以点这里调出窗口所有功能 可以看到有很多 但是就是没有行高 最后顺带提一句 选择性粘贴的快捷键是Ctrl+Alt+V 我最常用的操作组合键是 Ctrl C...↓ Ctrl Alt V ↓ V E 以上 今天的问题是: 打开选择性粘贴窗口后,我按V,E两个按钮的作用是什么?

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    深入内核:CBO对于Cost相同索引的选择

    这里我们稍微讨论一下CBO对于Cost相同的索引的选择,可能会有朋友认为在同样Cost的情况下,Oracle会按照索引名的字母顺序来选择索引,实际上并不完全是这样,CBO对于Cost相同的索引的选择和...See Bug 6734618 这意味着对于Oracle 10gR2及其以上的版本,CBO对于Cost相同的索引的选择实际上会这样: 1-如果Cost相同的索引的叶子块数量不同,则Oracle会选择叶子块数量较少的那个索引...; 2-如果Cost相同的索引的叶子块数量相同,则Oracle会选择索引名的字母顺序在前面的那个索引。...Oracle会选择索引名的字母顺序在前面的那个索引。...,则Oracle会选择叶子块数量较少的那个索引。

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    有趣的“第二个系统”

    第一个项目迟早会结束,而此时的程序员,对这类系统充满了十足的信心,熟练掌握了相应的知识,并且时刻准备开发第二个系统。 第二个系统是程序员所实践的最危险的系统。...原因是 一种普遍倾向是过分地设计第二个系统,曾在第一个系统中被小心谨慎地推迟的修饰功能和想法终于得以用武之地了。...4)于是开始了第二版,最终证明就我之前构思的功能点,有些是没有必要的,面对一团糟的代码,我选择了删除重来。 5)后来,甚至到了第三版,才真正搞定......第二个系统效应 有趣的,有创意的不一定是好的。过多的功能反而会使一个系统过于臃肿,那反而是对于时间和人力的一种浪费。 如何解决?...关于第二个系统效应(second-system effect) 如何解决,这个问题换个说法,就是程序员如何避免画蛇添足? 需要承认我们都无法跳过第二个系统这个过程。

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    视频追踪之目标选择(一)------边缘检测函数准备

    视频跟踪(video tracking)第一步往往是人工的目标选取,当然在特定场合,也可以用动态检测来实现目标的自动选择。人工选择的情况下,往往是从某一frame开始用鼠标神马的选一下目标。...所以,在做图像的边缘检测之前,首先要进行图图像的灰度和二化。 第二参数表示存储轮廓的容器。相当于一个中间的过渡池,无需过度纠结。...第二个参数表示指向轮廓链表的指针。 第三个参数和第四个参数表示颜色,绘制时会根据轮廓的层次来交替使用这二种颜色。...1.3下面就介绍OpenCV中对图像进行二化的关键函数——cvThreshold()。...第二个参数表示输出的边缘图像,为单通道黑白图。 第三个参数表示阈值,阈值的确定也有很多算法,但是方便起见,我们在程序中固定为100,以后有时间可专门写一篇讨论。 第四个参数表示最大

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