jsp页面中c标签 forEach、forTokens when choose if 与 input 【text,radio】select的综合运用
<div style="display: ${empty mapList ? "none":""}" id="TestForEach">
<div>
<ul style="margin-left: 100px"><li class="active" style="list-style: none;"><b style="font-size: 18px">显示text或select</b></li></ul>
<div >
<c:if test="${not empty mapList}">
<c:forEach var="map" items="${mapList}">
<c:forEach items="${map}" var="map" >
<c:if test="${not empty list}">
<c:forEach var="list" items="${list}">
<input id="map" type="hidden" value="${list.mapId}"/>
<c:if test="${map.key eq list.mapId}">
<ul class="nav nav-tabs">
<li>${list.name} </li>
<c:choose>
<c:when test="${fn:contains(list.afterValue,',')}">
<select id="${list.mapId}">
<c:forTokens items="${list.afterValue}" delims="," var="afterValue">
<c:choose>
<c:when test="${afterValue eq map.value}">
<li><option value="${afterValue}" selected="selected">${afterValue}</li>
</c:when>
<c:otherwise>
<li><option value="${afterValue}">${afterValue}</li>
</c:otherwise>
</c:choose>
</c:forTokens>
</select>
</c:when>
<c:otherwise>
<li><input id="${list.mapId}" type="text" data="show" value="${map.value}"/></li>
</c:otherwise>
</c:choose>
</ul>
</c:if>
</c:forEach>
</c:if>
</c:forEach>
</c:forEach>
</c:if>
</div>
</div>
<div style="display: ${empty mapList ? "none":""}" id="TestForTokens">
<ul><li class="active" style="list-style: none;"><b style="font-size: 18px">显示radio</b></li></ul>
<c:if test="${not empty mapList}">
<c:forEach var="map" items="${mapList}">
<c:forEach var="map" items="${map}">
<c:if test="${not empty list}">
<c:forEach var="list" items="${list}" varStatus="count">
<input id="map" type="hidden" value="${list.mapId}"/>
<c:if test="${map.key == list.mapId}">
<ul class="nav nav-tabs">
<li>${list.name} </li>
<c:if test="${not empty list.afterValue}">
<c:forTokens items="${list.afterValue}" delims="," var="afterValue">
<c:choose>
<c:when test="${map.value eq afterValue}">
<li><input id="${list.mapId}" type="radio" sel="sel" name="${count.index}" value="${afterValue}" checked="checked">${afterValue} </li>
</c:when>
<c:otherwise>
<li><input id="${list.mapId}" type="radio" name="${count.index}" sel="sel" value="${afterValue}">${afterValue} </li>
</c:otherwise>
</c:choose>
</c:forTokens>
</c:if>
</ul>
</c:if>
</c:forEach>
</c:if>
</c:forEach>
</c:forEach>
</c:if>
</div>
</div>
function getValue(){
var Input = $("#TestForEach input[data='show']").map(function(){
return $(this).attr("id")+"="+$(this).val();
}).get().join("|");
var Select = $("#TestForEach select").map(function(){
return $(this).attr("id")+"="+$(this).val();
}).get().join("|");
alert(Input+"|"+Select);
var radio=$("#TestForTokens :radio[checked='checked']").map(function(){
return $(this).attr("id")+"="+$(this).val();
}).get().join("|");
alert(radio);
}
卷积神经网络(CNN)是深度学习中常用的网络架构,在智能语音中也不例外,比如语音识别。语音中是按帧来处理的,每一帧处理完就得到了相对应的特征向量,常用的特征向量有MFCC等,通常处理完一帧得到的是一个39维的MFCC特征向量。假设一段语音有N帧,则处理完这段语音后得到的是一个39行N列(行表示特征维度,列表示帧数)的矩阵,这个矩阵是一个平面,是CNN的输入。应用在图像问题上的CNN通常是二维卷积(因为图像有RGB三个通道),而语音问题上的CNN输入是一个矩阵平面,可以用一维卷积。本文就讲讲一维卷积是怎么处理
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从最优估计理论出发,针对当前广泛使用的Graph SLAM和经典的kalman filter SLAM,分析对比它们的异同点及原因。
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