jQuery 高分求助

Web 开发 > JavaScript [问题点数:300分,结帖人m0_37372501]
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签到王者 累计签到获取,不积跬步,无以至千里,继续坚持!
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GitHub 绑定GitHub第三方账户获取
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进士 2019年总版新获得的技术专家分排名前十
2018年总版新获得的技术专家分排名前十
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银牌 2019年1月 总版技术专家分月排行榜第二
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签到新秀 累计签到获取,不积跬步,无以至千里,继续坚持!
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黄花 2013年9月 扩充话题大版内专家分月排行榜第二
聂顺顺

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高分求助jquery同jsp混合编程,获取不到对象

高分求助

ajax实现页面部分刷新,高分求助

效果如下: ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201508/31/1441005436_271733.png) 怎么实现复选框选中的数据不进行刷新,而剩下的在我... 页面代码如下: !...!...请写出代码,万分感谢,小弟对于ajax方面真心不会

高分求助大侠帮忙改段代码

js怎么对json内的数组进行解析?【高分求助

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向js高手求助

web 前端面试题 总结

1、去掉或样式丢失的时候能让页面呈现清晰的结构。 2、屏幕阅读器(如果访客有视障)会完全根据你的标记来"读"你的网页。 3、PDA、手机等设备可能无法像普通电脑的浏览器一样来渲染网页(通常是因为...

webmagic采集CSDN的Java_WebDevelop页面

使用webmagic采集博客类的网站示例

前端面试题

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对前端的知识补充

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javscript面试题(一)

1、去掉或样式丢失的时候能让页面呈现清晰的结构;2.屏幕阅读器(如果访客有视障)会完全根据你的标记来“读”你的网页;3.PDA、手机等设备可能无法像普通电脑的浏览器一样来渲染网页(通常是因为这些设备对CSS的...

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2020美赛C题做题经历+赛题相关资料+论文最终成稿.zip

这份内容是美赛我女票队参加美赛的做题全过程,包括论文终稿、一些零散部分、题目原题+翻译、代码、参考文献中英文。。。由于个人懒得整理成文,就一股脑的都扔给你,能看懂多少收获多少全凭造化,收一积分,算是认为内容值这个价吧,当然,如若觉得不值者,评论私聊包退。。。

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关于2020年数模美赛c题的,题目,数据,文献资料,一些代码,以及思路和感想。其中在感想部分谈及了C题两种解答方法的对比(评论处理方法,另一种是我们老师带的另外几队拿了H奖的)。我们对这次论文交的比较匆忙,摘要是在最后一点时间里赶出来的,文章很多细节部分都有些问题,特别是问题分析部分忘记放上去就交了,有点尴尬。本来对这次结果不抱太大希望,后来却拿了m奖(虽然对于拿o奖,f奖的大佬们来说这不算什么),但对于失误较多的我们来说已经比较满意了。希望我的分享能对美赛有兴趣的同学起到一些帮助。

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本文为2019年美赛A题特等奖论文中文版,好不容易找到的资源分享给大家,供大家学习。

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内含6片MCM2019年C题优秀论文原文和保留原格式的中文翻译 例 近年来,过量服用已成为美国意外死亡的主要原因,处方类阿片和海洛因是该 类别中最重的违法者。尽管许多人需要阿片类药物来控制其慢性和严重疼痛,但 这些疗法的普遍后果是滥用,成瘾以及升级为更糟的物质。存在多种打击毒品传 播的策略,例如教育,康复和执法。然而,鉴于阿片类药物在美国社会的新普 及,因此有必要针对性地制定战略。 我们开发了一种模型,可以可靠且准确地预测阿片类药物在俄亥俄州,宾 夕法尼亚州,弗吉尼亚州,西弗吉尼亚州和肯塔基州之间的扩散。为此,我们: ● 通过将阿片类药物成瘾视为一种在邻居之间确定性传播的疾病,并假设 其传播可以采用马尔可夫模型来模拟,从而可视化该区域内2010年至2016 年间阿片类药物的运动和传播。这将使我们能够找到一个过渡矩阵,以告 诉每个县彼此之间的影响。我们还将县之间的距离纳入该矩阵。 ● 接下来,我们对整个数据集中的社会经济因素的影响进行了建模,并将 这些变化与该县阿片类药物的使用随时间的增长或收缩的方式相关联。 ● 然后,我们以两种方式组合模型-线性和并行方式。我们用它来估计 毒品 问题发源地的震中。 ● 最后,我们进行了多次模拟并预测了未来的毒品问题,从而从不同的角 度开发了多种策略来应对这种流行病,并从对阿片类药物传播影响最大的 变量中进行选择。 我们的模型将非法使用阿片类药物视为一种疾病,当特定地区的更多人患 有阿片类药物时,这种情况会更频发。这使我们能够对其进行设计,以便将来可 以推广到更大的区域。通过可视化这种传播,我们能够目睹预测的阿片类药物在 主要道路上和沿主要道路的传播比简单邻接所能预测的更长。以这种方式联系在 一起的县既包括震中县,也包括脆弱县。 为了评估我们的外部模型,我们给了它来自所有县的前两年的药物报告数 据,然后将其传播到2016年。我们的预测存在人均10 -5 药物报告的错误。在评估 我们的内部模型时,我们意识到尽管社会经济因素高度相关,但它们无法准确预 测阿片类药物的滥用。

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