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jQuery实现用户输入自动完成功能

利用jQuery UI中Auto-complete插件实现输入自动完成功能,大家在使用诸如淘宝、京东等电商平台搜索商品时,往往只要输入商品的一些特殊字符,就可以显示出和该字符相近的列表菜单,用户使用鼠标或者键盘方向键就可以快速选择...1.最简单的用户输入自动完成 自动完成,也可以读取远程的数据源,列如实现从服务器端读取数据源信息。...$(function() {     //自定义缓存变量     var cache = {};     //自动完成插件函数     $("#tags").autocomplete({         ...data.result; //缓存远程数据                 response(data.result);             });         }     }); }); 最后完成的效果和下面淘宝中的一样

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如何使用脚本完成CRC和填充值的自动完成

摘要 恩智浦的MPC架构的微控制器使用的开发环境IDE是S32DS ,该IDE使用的GNU GCC工具链没有提供对编译结果的CRC校验和自动生成工具,所以需要我们制作一个脚本自动生成和填充,脚本调用Srecord...Srecord简介 为了实现对S32DS IDE应用工程编译结果生成的S19文件进行数据填充和CRC校验和自动生成,满足bootloader开发需求,我们借助功能强大的嵌入式MCU Flash编程文件编辑处理工具...将制作完成的脚本放入工程的编译目录下,如debug目录下,双击脚本即可完成填充, 如果想自动让IDE调用脚本生成填充值,需要做一些配置,这部分功能还在测试中,目前只支持手动双击调用脚本。...如果有的电脑因为权限问题不能正确执行脚本,请将制作的脚本放入srecord的解压bin目录下,将编译的.srec或者s19文件也放入bin目录下,双击脚本即可完成生成填充好的文件,如下图所示 可以试用

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    使用jQuery UI的draggable和droppable完成拖拽功能--介绍

    1.父节点可以嵌套叶子节点,而已最好支持嵌套层数不显示,程序自动完成这个功能,或者在初始化的时候,开发人员传入一个指定的层级数目 2.父节点和叶子节点都可以拖动。...项目中主要使用到jQuery UI里面的draggable和droppable,因为很多老的浏览器都不值html5的drag api。...我自己也没有去查看zTree的源代码,所以也不知道zTree底层拖拽实现是否也是使用了jQuery UI的draggable和droppable方法。...完成最后的功能界面如下,完成通过拖拽数据到右边可以计算出符合条件的人数。 ? 江西财经大学和“东华理工大学”是或的一个关系,而他们整体和”南昌航空大学“又是”且“的关系,当然也可以是”排除“关系。...第三部分--方案思路: 1.了解jQuery draggable和droppable方法和工作原理 2.递归思想 3.各个击破 4.熟练使用jQuery操作dom结构 第四部分--参考网址: 1.http

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    使用Google App Script和Google Sheet自动生成数据仪表盘

    虽然已经有企业级的产品来帮助我们收集和可视化这种类型的数据,但是你也可以选择只使用Google App Script和Google Sheet来生成自动化的仪表盘。...上面的第一点已经在我的队友发布的如何使用Google Sheet制作杀手级的数据仪表盘一文中得到了解决。这周我们专注于利用Google App Script来实现仪表盘数据的自动更新。...步骤4:对数据进行格式化和可视化 现在我们已经有了一个自动更新的数据集,下一步我们需要对数据进行格式化。电子表格设计的一个重要原则是保持逻辑和数据的分离。...MAX函数中的表达式在xtract表中寻找某月第一天和下一个月第一天之间的数据并完成相应的计算。...而将start和订阅的数据分开展示有助于显示两个项目KPI的值以及比例关系。 [自动化跟踪KPI的仪表盘] 结论 本文提供了一种相对简单而又灵活的方式来创建自动化仪表盘。

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    使用 roslyn 的 Source Generator 自动完成依赖收集和注册

    在 使用 Hosting 构建 WPF 程序 提到,因为不使用 Stylet 默认的 IOC 容器,所以不能自动收集和注册 View/ViewModel,需要动手处理。...这里使用 roslyn 的 Source Generator 自动完成依赖收集和注册。...可以在这里找到自动生成的代码 几个问题 1 编写完成之后没有生效 VS 对代码生成器的支持看起来还不是很好,尝试重启 VS;或者直接使用 Rider。...新的增量源代码生成器是很好饯行不可变和增量模式的写法,可以使用更少的资源 尝试 IIncrementalGenerator 进行增量 Source Generator 生成代码 | 林德熙 using...ToDisplayString()) .Collect(); // 当收集完成后,进行代码的生成 context.RegisterSourceOutput

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    Google Test(GTest)使用方法和源码解析——参数自动填充技术分析和应用

    由于GTest要求提供测试的类要继承于::testing::Test,于是我们定义一个代理类,它只是继承于::testing::Test和Bis,代理Bis完成相关调用。...参数自动填充机制解析         该机制和之前介绍的各种技术都不同,所以我们还要从函数注册、自动调用等基础方面去解析。 注册         之前的博文中,我们都是使用TEST宏。...它帮我们完成了测试类的注册和测试实体的组织(详见《Google Test(GTest)使用方法和源码解析——自动调度机制分析》)。...至于调度及MakeAndRegisterTestInfo的细节可以参见《Google Test(GTest)使用方法和源码解析——自动调度机制分析》。        ...这段逻辑在《Google Test(GTest)使用方法和源码解析——自动调度机制分析》有过分析 void TestInfo::Run() { .......

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    【科技】Google利用机器学习推出了AdSense“自动广告”,以进行投放和获利选择

    Google正在推出“自动广告”——不是针对汽车的广告,而是一个新的广告单元,它利用机器学习“阅读”一个页面来检测和放置适合放置在哪里的广告,包括放置在哪里,以及有多少可以运行。...该产品被数千万的网络发布者用来指示放置广告的位置(横幅和其他单位); 然后由Google根据抓取的网页选择哪些广告来确定哪些广告可能最相关。...Auto Ads的新功能是,Google正在承担选择展示位置的任务 – 为发布商完成所有工作,包括确定要投放到特定网页上的广告的数量,放置什么位置,以及什么样的广告将会运行。...一个黑洞(还有潜在的陷阱)是,Google的自动广告似乎决定了它将在一个页面上投放多少广告——如果没有它,你将会有更多的控制权。...我们要求Google对这一点做出回应,以及是否允许用户限制自动广告可以放在页面上的单元数量。 它还将突出显示有关Google在所有情况下的判断如何的问题。

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    神经网络自主编程第一步:可自动完成代码补全和修复(Github开源)

    由此,一个癌症项目的研究可能几天或者几个月就能完成,而不需要花费好几年的时间,这将带来显著的进步。...你可以想象,未来,每个人都有一个神经网络,基于自己的神经网络来自动地完成他们的个人脚本。 第一步的model已经写好,建议把它作为一个变量(model=Sequential)。...最后一行的代码包含了一些错误,但是,如果有更多的数据和更加多的文本,它会变得更精准。 模型 Neural Complete包含了两个模型:一个基于字符的模型还有一个python表征的模型。...基于字符的模型带来的好处是,它在任何时刻都能补全;而python表征的模型只有在完全表征的状态下才能起作用(它不能完成一个词的补全)。...结语 对神经网络的代码进行自动补全,里面涉及的核心原理是了让一个神经网络模型通过训练了解另一个神经网络,进而能实现自动完善代码。

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    中国团队再次称雄AI大赛,微软谷歌FB都甩在身后

    Places场景分割挑战赛的冠军由中科院自动化所和京东联合建立的CASIA_IVA_JD队拿下,第二名是今日头条的WinterIsComing队。...转发如下: 拿奖拿到手软 终于,可以自豪地宣布,我们Face++团队在备受关注的MSCOCO和由MIT牵头的Places比赛中参与四个项目,击败Facebook, Google, Microsoft...在Places比赛,我们在准备不充分的情况下(我的错),赢了第二名Google4.5个绝对百分点。为我们的队伍感到自豪。...COCO+Places 2017简介 MS COCO是一个已经举办了三年,在业内颇有名气的比赛。今年的MS COCO共有四个项目,包括物体检测、物体分割、人体关键点检测和场景分割。...和MS COCO联合公布结果的Places今年还是第一届,由MIT和CMU牵头,包括物体分割、场景分割和边缘检测三个项目,旨在深度理解图像场景。

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    超越微软、Google、Facebook ! 旷视科技包揽 COCO、Places 三项世界冠军

    Recognition Challenge” Workshop 中公布了 COCO 及 Places 竞赛排名情况。...旷视科技Face++参赛团队 COCO 从2015年开始举办,至今已经三届,前两届物体检测冠军分别是 MSRA 和 Google。...而 Places 是由 MIT 和 CMU 等高校牵头,在今年新设立的一项旨在深度理解图像场景的国际级计算机视觉类竞赛,今年与 COCO 联合举行。...旷视科技Face++团队只参与了其中物体分割的挑战,并击败了主要竞争对手 Google,赢得了该任务的冠军。 而对于产业界来说,机器对于人体、物体和场景的理解十分重要。...此次旷视研究院在 COCO 和 Places 竞赛中的成绩足以印证旷视科技在全球范围内的技术领先性。

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