主要介绍了layui数据表格实现重载数据表格功能，以搜索功能为例进行讲解，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

2．2蒙特卡洛方法的基本特性 2．2．1蒙特卡洛方法的收敛性和误差 收敛性和误差，众所周知，分别是计算方法不容忽视的两个要点，由前面介绍 可知，蒙特卡洛方法作为计算方法的一种，更不可小觑，蒙特卡洛方法通常是由服 从某一概率分布的随机变量X的简单子样的算术平均值作为所求问题解的近似值。 根据“柯尔莫哥罗夫加强大数定理"可得，当五，置，．．．，坞独立同分布，且具有有限 期望值时，随机变量x的简单子样的算术平均值是以概率1的方式收敛到期望，即 尸晚iⅣ=E(x)J=1 (2．2) 依据中心极限定理，对于任意的丸>O都有 p(pⅢ，I<等)≈去卜扩出一口㈣ 成立，其中盯是随机变量的标准差，口为显著水平，丸为正态差，与置信水平 口是一一对应的。那么可得 p酗)I<等 (2．4) 是在l一口的置信水平下成立，也即以近似地以概率为1一口成立。通常情况 下，为保证近似的更精确，口的取值都很小，一般取值为O．01或0．05，公式表明， 样本平均值收敛到随机变量的期望的速度的阶为D(1／√Ⅳ)。而且如果方差不等于零 时，蒙特卡洛方法计算结果的误差即为： ．一丸仃 一面 (2．5) 显然，在口已经确定的前提下，蒙特卡洛方法的误差是由三部分决定的，即s， 仃，√万，且与标准差成正比，与抽样数成反比，即若想提高实验结果的精度，要 么减小方差，要么增大实验抽样数。在标准差保持不变时，如果我们要提高一个数 量级的精度，就要加大试验次数Ⅳ到100倍，也即模拟实验的次数需加大两个数 量级，因此，只是一味地增大Ⅳ并非最有效的举措，因为它降低了实验效率。通 7 万方数据

我就废话不多说了，大家直接看代码吧！希望能帮助到你 如下所示： //点击选中(单选) //单击行勾选checkbox事件 $[removed]("click",".layui-table-body table.layui-table tbody tr", function () { var index = $(this).attr('data-index'); var tableBox = $(this).parents('.layui-table-box'); //存在固定列 if (tableBox.find(".layui-table-fix

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先上效果图： 前端数据表格： <%-- 数据表格 --%>

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虽然layui已经下架了，但是相信还是有很多伙伴在使用，但是layui table表格没有分组显示功能。 本资源对原layui table控件进行了扩展，增加了分组展示功能。 * layui分组表格控件，用于实现页面数据分组，并以树形结构显示 * 1、支持多级分组； * 2、支持自定义分组标题； * 3、支持分组数据行数显示； * 4、所有行数据会增加属性： * $treetype as [d|g] : 数据类型（d:数据;g:分组） * $treeid : 数据分组ID（分组：父ID+id；数据：父ID+行号[不连续]） * $treepid : 父级分组ID（一级分组父ID为$ROOT） * $index4all : 数据行号（从1开始，分组行不计数） * $index4group : 组内数据行号（从1开始，分组行不计数） * $treedepth : 属性结构层级（一级分组层级为0） * 5、支持展开全部expandAll/收拢全部foldAll

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