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JS传递对象数组为参数给后端,后端获取的实例代码
前端JS代码: var conditons = []; var test1 = new Object(); test1.name=1; test1.id=2; var test2 = new Object(); test2.name=1; test2.id=2; conditons.push(test1); conditons.push(test2); $(function(){ $.ajax({ async:false, type:'post', url:'链接', dat
2022-05-23 14:26:54
24KB
js
js代码
var
1
cli-plugins-testkit:测试实用程序,可帮助插件作者进行编写集成,冒烟,
端到端
样式测试
描述 @ salesforce / cli-plugins-testkit库提供了测试实用程序,以帮助Salesforce CLI插件作者编写NUT(非单元测试),例如集成,冒烟和e2e样式测试。 例如,您可以编写测试来确保使用隔离的Salesforce项目,Scratch组织和其他Salesforce CLI可执行文件正确执行插件命令。 用法 将此库添加为项目的开发依赖项。 yarn add @salesforcecli/cli-plugins-testkit --dev 创建一个测试文件,然后从您要使用的库中导入实用程序。 使用不同的文件扩展名将有助于将单元测试与NUT分开,即使它们位于同一目录中也是如此。 例如,如果您使用mytest.nut.ts而不是mytest.test.ts ,则可以在package.json中使用以下脚本(假定为mocha)。 { " scrip
2022-05-21 23:56:40
172KB
TypeScript
1
Machine-Learning-R:使用机器学习和统计分析技术的
端到端
营销和业务分析项目,使用 R 编程语言
机器学习 此存储库包含与使用 R 编程语言的营销和业务分析问题相关的项目。 机器学习可以显着提高营销绩效。 项目 1:营销活动优化 - 我们能否确定要定位的正确客户? 第一个项目的目标是提高银行的活动营销响应率。 营销部门需要了解什么是重要的。 我们如何将资源分配给更有可能响应的客户。 这是一个经典的二元分类问题。 我们有转换或未转换的客户。 在这个项目中,我通过逻辑回归和决策树来预测营销响应率。 通过此模型的输出,营销部门可以获得与过去营销活动成功转化的客户相似的客户资料。 这是我要发送给营销部门的个人资料。 Marketing should contact customers with these characteristics: 1. marital status - single 2. education - tertiary 3. had respond
2022-05-20 19:55:16
20.03MB
programming-language
marketing
data-science
machine-learning
1
视频播放app端+后端+部署文档
视频播放、资讯列表、视频点赞、收藏、评论、注册、登录、搜索
2022-05-18 14:05:16
166.13MB
java
android
mysql
Androidstudio
IPTV
端到端
质量管理解决方案
全媒体质量监测解决方案以信号质量主观客观监测为核心、回溯分析为工具、精准报警和自动关停为目标的可管可控监管平台。可对视频的任意传输节点或重点关键节目进行传输层、图像层、内容层监测,通过对各种信号错误报警要求进行设置,可方便快捷的通过大屏幕可视化集中显示,进而达到快速问题排除,最终实现高质量、高可靠的安全播出要求。
2022-05-17 14:07:22
1.53MB
视频处理
视频监控
视频分析
视频可管可控
1
论文研究-TETRA与GSM系统安全机制的研究与比较.pdf
数字集群系统TETRA和第二代移动通信系统GSM都是ETSI发布的数字移动通信标准,这两类系统的安全都基于私钥密码体制,安全协议基于共享秘密,提供匿名服务、认证和保密的安全服务,但实现机制有许多不同。TETRA还提供端端加密服务,确保整个传输过程的机密性。分析了两类系统的安全特征和安全机制,并进行了对比研究。
2022-05-17 10:23:44
90KB
TETRA
GSM
认证
密钥管理
端端加密
1
机械设计或文档或dwg文件CAD-悬架铣右端小端面.zip
机械设计或文档或dwg文件CAD-悬架铣右端小端面.zip
2022-05-16 09:05:22
618KB
模具设计
机电PLC
机械毕业设计
机床车床
用TensorFlow实现的
端到端
自动语音识别系统-python
用TensorFlow实现的
端到端
自动语音识别系统 Automatic-Speech-Recognition 在 TensorFlow 中实现的
端到端
自动语音识别系统。 最近更新支持 TensorFlow r1.0 (2017-02-24) 支持动态 rnn 的 dropout (2017-03-11) 支持在 shell 文件中运行 (2017-03-11) 支持每几个训练周期自动评估 (2017-03- 11) 修复字符级自动语音识别的bug (2017-03-14) 改进一些可重用的函数apis (2017-03-14) 为数据预处理添加缩放(2017-03-15) 为LibriSpeech 训练添加可重用支持( 2017-03-15) 添加简单的 n-gram 模型用于随机生成或统计使用 (2017-03-23) 改进一些用于预处理和训练的代码 (2017-03-23) 用空格替换 TAB 并添加 nist2wav 转换器脚本(2017-04-20) 增加一些数据准备代码 (2017-05-01) 增加WSJ 语料库标准预处理s5 recipe (2017-05-05) 项目
2022-05-06 15:00:21
189KB
机器学习
1
人工智能-机器学习-湖南移动大客户专线业务
端到端
保障系统的设计与实现.pdf
人工智能-机器学习-湖南移动大客户专线业务
端到端
保障系统的设计与实现.pdf
2022-05-06 14:11:39
2.98MB
人工智能
机器学习
文档资料
prosys-opc-ua-simulation2.3.2-146 server端、client端和说明文档
prosys-opc-ua-simulation2.3.2-146 server端、client端和说明文档
2022-05-05 15:16:22
129.38MB
opcUA
1
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