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高分求救
dddd8888
2004-01-11 11:04:58
谁能帮我写一个例子
一个下拉框(内有 1, 2, 3)
三个文本框 (1, 2, 3)
选1时, 2, 3 不能写
选2时, 1, 3 不能写
选3时, 2, 1 不能写
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谁能帮我写一个例子 一个下拉框(内有 1, 2, 3) 三个文本框 (1, 2, 3) 选1时, 2, 3 不能写 选2时, 1, 3 不能写 选3时, 2, 1 不能写
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仙人掌
2004-01-11
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<select name="slt" size="1" onchange="ddddd(this)">
<option selected>------</option>
<option>1</option>
<option>2</option>
<option>3</option>
</select>
<input type=text name=t1 value="111" size="22">
<input type=text name=t2 value="222" size="22">
<input type=text name=t3 value="3333" size="22">
<script language="javascript">
<!--
function ddddd(o)
{
switch(o.selectedIndex)
{
case 1 :
t1.disabled = false;
t2.disabled = true;
t3.disabled = true;
break;
case 2 :
t1.disabled = true;
t2.disabled = false;
t3.disabled = true;
break;
case 3 :
t1.disabled = true;
t2.disabled = true;
t3.disabled = false;
break;
default :
t1.disabled = false;
t2.disabled = false;
t3.disabled = false;
break;
}
}
//-->
</script>
zhangxdd
2004-01-11
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readonly属性,disable属性的使用
仙人掌
2004-01-11
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<input type=text style="background-color: #C0C0C0" name="rr" size="22">
dddd8888
2004-01-11
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老大还有一问题,怎么把文本框弄灰啊?
HBB 无后台推送 9.1-0(HBB-9.1.0)
推送/后台相关增强方向插件,常见用于改善部分场景下的通知接收体验(受系统与网络环境影响较大)。插件来源于网络仅供测试使用,严禁任何非法用途,测试请于1小时内删除。
青鸟消防293K接口卡232和485转换
青鸟消防293K接口卡232和485转换
基于注意力机制的目标检测模型优化:GAM、CBAM、CA、ECA在YOLOV12中的集成与性能分析
内容概要:本文系统讲解了目标检测中主流的注意力机制模块(GAM、CBAM、CA、ECA),深入剖析其原理与核心代码实现,并指导如何将这些模块融入YOLOV12模型以提升检测性能。文章从注意力机制的基本思想出发,逐一对各模块进行原理拆解和代码解析,突出其在通道与空间维度上的特征增强策略,随后介绍在YOLOV12中集成注意力机制的具体方法,并通过性能对比帮助读者选择适合应用场景的模块。最后拓展至科研创新方向,鼓励对现有模块进行改进与组合,探索在特定任务中的优化潜力。; 使用场景及目标:①理解GAM、CBAM、CA、ECA等注意力机制的设计思想与实现细节;②掌握将注意力模块集成到YOLOV12等目标检测模型的技术路径;③为科研创新提供思路,如模块融合、结构改进与场景适配; 阅读建议:建议结合提供的代码链接与YOLOV12源码同步实践,在复现过程中调试注意力模块的插入位置与参数设置,深入理解其对模型性能的影响,从而支撑后续的自主设计与创新。
HRMS前端框架-下载即用.zip
先看效果: https://pan.quark.cn/s/9df2a445ba29 创建 React 应用程序的入门过程是采用引导式设计的。 通过在项目目录内使用脚本,用户能够执行:npm start 命令以在开发环境中启动应用程序。 接着,可以在浏览器窗口中检视应用界面。 倘若对代码进行修改,页面将自动进行刷新。 同时,任何潜在的 lint 错误都会在控制台日志中呈现。 执行npm test 指令,可在交互式监控状态下激活测试运行器。 更详尽的信息请参考指定章节。 使用npm run build 命令,可将应用程序构建至build目录,此过程会在生产模式下正确打包 React 组件,并对构建产物进行优化以实现最佳运行效能。 生成的文件将经过压缩处理,且文件名会包含版本哈希值。 至此,应用程序已具备部署条件! 具体细节请参阅相关章节。 执行npm run eject 操作时需特别留意:这是一个不可逆的单向过程。 一旦执行eject,将无法复原至原始状态! 倘若对构建工具及配置选项不满意,用户可选择执行此命令。 该指令将移除项目中的构建依赖项,取而代之的是提供所有配置文件及可执行文件。
基于ODConv动态卷积的YOLOv8改进:复杂场景下高精度目标检测特征提取方法
内容概要:本文详细介绍如何通过引入ODConv(全维度动态卷积)对YOLOv8进行科研级改进,提升其在复杂场景下的特征提取能力与检测精度。文章从ODConv的原理出发,解析其相比传统静态卷积在通道、空间和卷积核三个维度上的动态注意力机制,实现卷积权重的自适应调整,从而增强模型泛化性和特征表达能力。随后提供了完整的代码实现,包括ODConv模块的构建、在YOLOv8中的集成步骤(文件创建、模块导入、结构替换、YAML配置更新),以及训练脚本编写和实验结果评估方法。最后提出多个可拓展的研究方向,如专家数调优、行业定制化应用和多任务融合。; 使用场景及目标:①解决YOLOv8在复杂光照、形变目标等场景下特征提取不足的问题;②实现高精度目标检测模型的科研创新与论文成果产出;③掌握动态卷积技术并应用于其他网络架构的性能优化; 阅读建议:建议结合提供的飞书链接中的完整代码与流程文档,边实践边学习,重点理解动态注意力机制的设计思想,并在自有数据集上验证ODConv的实际增益效果。
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