json文件有多条数据,用alert可以按顺序弹出正确的值,但遍历出来的都是最后一条,请问哪里没写好呢?

Q075016 2017-08-17 07:26:08

function newNode() {
var box = '';
return function() {
$.ajaxSettings.async = false;
$.getJSON("test.json", function(data){
$.each(data,function(i,data) {
box = document.createElement('div');
box.className = 'wf-box '+ i;
//alert(i);
//alert(data);
});
});
return box;
}
}


json文件有多条数据,用alert可以按顺序弹出正确的值,但遍历出来的都是最后一条,请问哪里没写好呢?
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qq_16435051 2017-08-17
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你可以用alert 弹出data 看看是个什么
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function newNode() { var box = []; return function () { $.ajaxSettings.async = false; $.getJSON("test.json", function (data) { $.each(data, function (i, data) { var div = document.createElement('div'); div.className = 'wf-box ' + i; box.push(div) }); }); return box; } }

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似梦飞花 2017-08-17
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你在一直覆盖box啊 把box设成数组 每次生成div后push进box里
走在四季 2017-08-17
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版主很厉害。。
内容概要:本文提出一种基于鱼鹰优化算法(OOA)优化的CNN-BiGUR-Attention混合模型,用于提升短期风电功率预测的精度与稳定性,采用Matlab实现代码仿真。该模型融合卷积神经网络(CNN)提取输入数据的局部空间特征,利用双向门控循环单元(BiGUR)捕捉风速、功率等时间序列的前后向动态依赖关系,并引入注意力机制自适应强化关键时间步的特征权重,从而增强模型对非平稳风电数据的表征能力;进一步,采用OOA算法对模型超参数进行全局寻优,有效提升模型收敛速度与泛化性能。研究基于实际风电场历史数据开展实验验证,结果表明,该方法相较传统模型在预测精度、鲁棒性和误差抑制方面表现更优,适用于高比例可再生能源接入背景下的电力系统调度需求。; 适合人群:从事新能源发电预测、电力系统优化调度、智能算法与深度学习融合应用等方向的科研人员及工程技术人员,尤其适合具备Matlab编程能力、熟悉时间序列建模与深度学习框架的研究者。; 使用场景及目标:①实现风电场短期功率高精度预测,支撑电网安全稳定调度与能量管理;②为深度学习模型结构设计与智能优化算法联合调参提供实践范例;③推动人工智能技术在可再生能源预测、智能电网运行等领域的落地应用。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码深入理解CNN-BiGUR-Attention网络架构搭建、注意力机制实现方式及OOA优化流程,重点关注数据预处理、模型训练与参数调优细节,可通过替换不同风电数据集进行对比实验,进一步掌握模型迁移能力与适应性。

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