我用jQuery设置了一个函数,在第一个函数改变后,它会隐藏和取消隐藏相关的选择。问题是,如果用户选择一个值,然后在不同的关系中将其更改为另一个值,那么他选择的第一个值将保持选中,并且他们都将与表单一起提交。如果用户改变主意,我如何重置隐藏的选择值?
这是我的密码:
/*Setup jQuery Function to hide/unhide selects */
<script>
$(document).ready(function(){
var $topSelect = $('select[name="dropdownmain"]
尝试创建一个,它允许您使用给定的宽松函数动画任意数量的数字属性,但它并不完全工作.打电话不会导致任何运动。所有的设置都是正确的,就像当我改变值的时候,它确实显示了,所以这意味着这就是问题所在。它要么没有给出正确的价值,要么得不到正确的价值。
function animate(obj, props, options) {
var start = Date.now(),
total = start + options.duration,
diff = total - start,
vals = {},
id;
for (var v in props) {
在VB.NET中做a = b = 5有可能吗?(我知道=也是一个比较运算符)
我的意思是做而不是结果(如果b=2乘例如)
a = false
b = 2
然而,在像低音这样的情况下,该如何做呢?
在我的代码中引起这个问题的不方便之处是:一些对象a, b, .. z是在方法中通过ref传递的,如果我不初始化它们,编译器警告我应该初始化它。
Dim a, b, c, d, z As GraphicsPath ' = Nothing is impossible, only each a part
DrawPaths(a, b, c, d, z) ' DrawPat
我需要解析日志,并且我的regex工作得很好,但是现在我需要从配置文件中设置regex,这就是问题所在。
int logParser()
{
std::string bd_regex; // this reads from config in other part of program
boost::regex parsReg;
//("(C:.tmp.bd.*?)+(([a-zA-Z0-9_]+\\.)+[a-zA-Z]{2,4})+(.+[a-zA-Z0-9_])");
try
{
parsReg.assign(bd_regex, boost::
我用addVertex方法创建了这个类
public class Polygon {
private PointNode _startPoint;
public Polygon() {
_startPoint = null;
}
public boolean addVertex(Point p, int pos) {
PointNode next = _startPoint;
int i = 0;
while(i != pos){
if(next == null)
当数字df与布尔df相乘时,明显是True为1,False为0。我希望将所有与False相乘的值设置为np.nan,以便它们与初始数值df中的0-值不同。NaN-值在初值df中保持为NaN值,当然。
期望输出:
a b c
NaN 0.0 3.0
0.0 NaN NaN
9.0 NaN NaN
NaN 3.0 NaN
代码:
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({"a": [4,0,9,3],
"b":
硬件问题:“创建一个名为some_list的列表,从-100到0,然后将每个偶数替换为它的正值”
我尝试了下面的代码,但它给了我一个追加错误,说"' NoneType‘对象没有’append‘属性“,这让我猜测这个循环中的一个答案产生了一个None,我不确定这是如何发生的……
some_list = []
for i in range(10):
if i % 2 == 0:
i = abs(i)
some_list = some_list.append(i)
elif i % 2 == 1:
some_list =
我尝试使用scipy.optimize.curvefit函数来拟合我的数据点的最佳拟合直线: x = np.array([0,2246,2600,3465,4392])
y = [-0.763,0.052,0.081,0.266,0.179]
yerror = [0.201,0.113,0.139,0.162,0.204]
plt.errorbar(wavelength,A,yerr=B, xerr=None, fmt='o')
def func(x, a, b, c):#the best fit function
return a + (b * x)**c
p