我需要找到一种方法来改变CSS:使用JavaScript的悬停属性.
例如,假设我有这个HTML代码:
<table>
<tr>
<td>Hover 1</td>
<td>Hover 2</td>
</tr>
</table>
以下CSS代码:
table td:hover {
background:#ff0000;
}
我想使用JavaScript将<td>悬停属性更改为背景:#00ff00.知道我可以使用JavaScript访问样式背景属性:
document.getElementsByTagName("td").style.background="#00ff00";
但是我不知道JavaScript的等价物:hover.如何更改这些<td>:使用JavaScript悬停背景？
非常感谢您的帮助!
什么是重组的最佳方式array进入output？我需要将所有值键(无论是否为数组)合并到共享相同名称键的对象中.这里有类似的东西,但这并没有回答我的问题,因为我也有数组.
var array = [
{
name: "foo1",
value: "val1"
}, {
name: "foo1",
value: [
"val2",
"val3"
]
}, {
name: "foo2",
value: "val4"
}
];
var output = [
{
name: "foo1",
value: [
"val1",
"val2",
"val3"
]
}, {
name: "foo2",
value: [
"val4"
]
}
];
是的,我可以for在两者之间编写无限循环和几个数组,但是有一个简单的(r)快捷方式吗？谢谢!
有没有办法让客户端只使用JavaScript将HTML格式的文件(例如.txt或.csv格式)作为字符串上传到JavaScript变量？如果是这样,你能提供一个简单的例子吗？我不想使用任何PHP.
提前致谢!
我有两个HTML输入框,需要计算JavaScript onBlur的时差(因为我需要实时)并将结果插入到新的输入框中.
格式示例:10:00,12:30需要给我:02:30
谢谢!
具有并行化 Rcpp 后端的 R 中二分距离的最快计算是什么？
parallelDist 是一个带有 cpp 后端并支持多线程的很棒的包，但不支持二分距离计算（据我所知）。
使用parallelDist()二部距离矩阵计算。 除了 m1:m2 之外，这还涉及计算 m1:m1 和 m2:m2——效率非常低。
library(parallelDist)
bipartiteDist <- function(matrix1,matrix2){
matrix12 <- rbind(matrix1,matrix2)
d <- parallelDist(matrix12)
d <- as.matrix(d)[(1:nrow(matrix1)),((nrow(matrix1)+1):(nrow(matrix1)*2))]
d
}
matrix1 <- abs(matrix(rnorm(1000),10,100000))
matrix2 <- abs(matrix(rnorm(1000),10,100000))
dist <- bipartiteDist(matrix1, matrix2)
当超过 3 个内核可用时，此方法比 pDist 或纯 R 实现更快。
pdist 非常适合计算二分距离，但不支持多线程。
并行化二分距离计算的任何快速实现？
我需要按如下方式对一组字母数字项进行排序.从:
2 xxx
20 axxx
38 xxxx
20 bx
8540 xxxxxx
至:
8540 xxxxx
38 xxxx
20 axxx
20 bx
2 xxx
因此,相对于数字按降序排序,然后按字母顺序升序.数字始终与字母字符(表示为"xxxx")之间由单个空格分隔,但数字是可变长度.
我怀疑我需要在sort()函数中使用一些正则表达式并按空格分割数字然后对其进行排序,但我不知道如何将字母顺序排序.任何代码示例？非常感谢!
我有一个带有子数组的数组,并希望按数组排序并按子数组中的第一项进行降序.所以例如,我希望采用以下数组"
array = [[2,text],[5,text],[1,text]]
并将其分类
array = [[5,text],[2,text],[1,text]]
有没有简单的功能可以使用？谢谢!
Eigen::Matrix在一组随机列索引上进行矩阵乘法的最快方法是什么？
Eigen::MatrixXd mat = Eigen::MatrixXd::Random(100, 1000);
// vector of random indices (linspaced here for brevity)
Eigen::VectorXi idx = VectorXi::LinSpaced(8,1000,9);
我正在使用 RcppEigen 和 R，它仍然是 Eigen 的 3.x 版本（不支持()索引数组），无论如何，我的理解是()操作符仍然执行深度复制。
现在我正在进行深度复制并生成一个新矩阵，其中仅包含以下列的数据idx：
template <typename T>
inline Eigen::Matrix<T, -1, -1> subset_cols(const Eigen::Matrix<T, -1, -1>& x, const std::vector<size_t>& cols) {
Eigen::Matrix<T, -1, -1> y(x.rows(), cols.size());
for (size_t i = 0; i < cols.size(); ++i)
y.col(i) = x.col(cols[i]);
return y;
}
然后进行矩阵乘法：
Eigen::MatrixXd sub_mat = subset_cols(mat, idx);
Eigen::MatrixXd a = …编辑：torch for R也对可能性持开放态度。
使用 keras R API 时，如何dgCMatrix将 R 中 a 的列作为 a 的输入？layer_dense
我的数据太大，无法考虑将其从稀疏强制为密集，并且将小块强制为密集以进行小批量更新的效率太低。
最小可重现示例：
library(Matrix)
library(keras)
library(reticulate)
library(magrittr)
inputs <- rsparsematrix(10000, 1000, 0.1)
targets <- keras::to_categorical(sample(0:9, 1000, replace = T), num_classes = 10)
model <- keras_model_sequential() %>%
layer_dense(units = 100, activation = "relu", input_shape = nrow(inputs)) %>%
layer_dense(units = 50, activation = "relu") %>%
layer_dense(units = ncol(targets), activation = "softmax")
compile(model,
loss = "categorical_crossentropy",
optimizer = optimizer_adam(),
metrics = c("accuracy"))
fit(model, t(as.matrix(inputs)), …我正在寻找 R 中稀疏矩阵的快速 NMF 实现。
RNMF包由许多算法组成，但这些算法在计算时间方面都没有给人留下深刻的印象。
NNLM::nnmf()目前看来 R 中最先进的技术，特别是method = "scd"和loss = "mse"，实现为通过顺序坐标下降求解的交替最小二乘法。然而，这种方法在非常大、非常稀疏的矩阵上相当慢。
该rsparse::WRMF函数非常快，但这是因为只有正值用于和A的逐行计算WH的逐行计算。
是否有在稀疏矩阵上求解 NMF 的合理实现？
scikit-learnR 中有等价的吗？看到这个问题
R 中有各种工作函数，例如fnnls, tsnnls，但没有一个超越nnls::nnls（用 Fortran 编写）。我无法将这些函数中的任何一个编码到更快的 NMF 框架中。
无论如何我可以使用JavaSCript在<table>中获取指定的第 n 个 <td> 的innerHTML 吗？
由于我的表是自动生成的,我的<td>没有ID.我使用以下HTML代码:
<table id="table">
<tr>
<td onmouseover="myTD()">Cell 1</td>
<td onmouseover="myTD()">Cell 2</td>
<td onmouseover="myTD()">Cell 3</td
</tr>
<tr>
<td onmouseover="myTD()">Cell 4</td>
<td onmouseover="myTD()">Cell 5</td>
<td onmouseover="myTD()">Cell 6</td>
</tr>
</table>
但是如何访问,例如,Cell 5？
非常感谢!
我正在尝试制作一个简单的函数,在给定数据集的情况下进行指数曲线拟合.我写了以下内容:
function expCurveFit(d){
var sum_x2 = 0, sum_lny = 0, sum_x = 0, sum_xlny = 0, n = d.length;
for(var i=0;i<d.length;i++){
var x = d[i][0];
var y = d[i][1];
sum_x2 += x^2, sum_lny += Math.log(y), sum_x += x, sum_xlny += x*Math.log(y);
}
var a = ((sum_lny*sum_x2)-(sum_x*sum_xlny))/((n*sum_x2)-sum_x^2);
var b = ((n*sum_xlny)-(sum_x*sum_lny))/((n*sum_x2)-sum_x^2);
return [a,b];
}
但是a和b似乎不正确.我正在使用Wolfram的基本公式.输入的数组是表格[[x1,y1],[x2,y2]...[xn,yn]].任何人都有工作建议,插件,库或修订功能？
在 C++ 中，三元运算符支持变量值的简写条件赋值：
x = y > 2 ? y : 2;
在 R 中，我所知道的最接近的操作如下：
ifelse(y > 2, x <- y, x <- 2)
在同一行输入两次感觉很笨拙并且看起来很尴尬x，尤其是在执行数十次时。R 中是否有更简洁的条件赋值方法？