演示了在html中如何使用javascript调用系统文件对话框组件选择excel文件。如果系统组件被禁止，则自动使用javascript的方法作为替代。

Python 3的选择性搜索实现 这是Python 3选择性搜索的一种实现，可以在找到。 该存储库的代码基于 。 要求 在您的计算机上运行此程序需要： Python 3.6 (or newer) numpy skimage 下载 目前没有可供下载的软件包。 但是，您可以使用以下命令下载“选择性搜索”的实现： git clone https://github.com/vsakkas/selective-search.git 用法 以下示例显示了在下载此实现并将其导入到自己的项目中之后如何使用“选择性搜索”： img = skimage . data . astronaut () img_lbl , regions = selectivesearch . selective_search ( img , scale = 500 , sigma = 0.9 , min_size = 1

利用一个4选1数据选择器和最少数量的与非门，设计一个符合输血一受血规则的4输入1输出电路。检测所设计电路的逻辑功能。 人类有四种基本血型——A、B、AB和O型。输血者与受血者的血型必须符合下述规划： O型血可以输给任意血型的人，但O血型的人只能接受O型血；AB型血只能输给AB血型的人，但AB血型的人能接受所有血型的血；A型的人，而A血型的人能接受A型血和O型血；B型血型血和O型血。 实现器件：74138 1片；7420 1片。 数据选择器是一种通用性很强的功能件，它的功能很容易得到扩展。使用数据选择器进行电路设计的方法是合理地选用地址变量，通过对函数的运算，确定各数据输入端的输入方程。借助于器件手册提供的功能表，弄清器件各引出端（特别是各控制输入端）的功能与作用，就能正确地使用这些器件。

Chrome密码查看器（浏览过网站且选择了保存用户名密码），可以通过该工具查看自己Chrome浏览器中保存的网站的账号和密码。

在机器学习中，特征选择是对模型结果的优化和对特征的分析，无论是做机器学习分类或者回归模型，都可适用；在这里我使用（python）遗传算法对特征进行分析，然后选取最优特征建立机器学习回归模型。

关于机器视觉的第一步重要工作，光源的选择。事实上良好的打光方案至少是视觉应用项目成功了一大半。

仿美团选择菜单，可直接运行。界面自己美化一下就可以使用

仪器分析

jQuery分类下拉选择搜索框代码是一款支持按分类进行搜索的下拉菜单搜索框代码。

毕业设计-宜居城市信息可视化平台 1.数据来源 1.1招聘信息   招聘信息的数据来源为智联招聘，首先构造出城市+工作职位的url，以便我们更好的搜索数据和解析页面数据。例如 （jl后边的是城市，kw为职位名）， 根据此url解析第一页获取工作数量，智联招聘一页最多显示60条工作职位的信息，一共显示90页，所以我们根据获取的工作数量来确定需要抓取数据的页数，条数大于90页的则获取90页，小于90页的则使用实际页数。然后根据页数构建出最终的url： 。最后抓取每一页上对应具体工作的url所对应的工作信息及其公司信息。统计出最大工资与最小工资的平均工资，中位数工资，以及工资和工作经验的关系等 1.2房租信息   房租信息数据主要来源于赶集网，同样首先构建出对应城市url，例如：http://{}.ganji.com/fang1/o{}/ （第一个{}表示城市的汉子拼音首字母，第二个{}为页数）