JS端自己拼接一个表单进行提交：实现下载或者传参后台-低调大师

JS端自己拼接一个表单进行提交：实现下载或者传参后台

2018-09-24 639

  //监听提交执行下载

  form.on('submit(exportBaseFree)', function (data) {

  console.log("-----------------------------------" + data.field.opDate);

  var $eleForm = $("<form type='hidden' method='get'>" +

  "<input type='hidden' id='opDate' name='opDate' value='" + data.field.opDate + "' type='text' />" +

  "<input type='hidden' id='costItemLvlIName' value='" + data.field.costItemLvlIName + "' name='costItemLvlIName' type='text' />" +

  "<input type='hidden' id='costItemLvlIiName' value='" + data.field.costItemLvlIiName + "' name='costItemLvlIiName' type='text' />" +

  "</form>");

  $eleForm.attr("action", '/basicdatquery/entproductcostitemview/exportExclEntProdCostItemLeftDim');

  $(document.body).append($eleForm);

  //提交表单，实现下载

  $eleForm.submit();

  return false;

});

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机器学习笔记——特征标准化

数据标准化是在特征处理环节必不可少的重要步骤。数据标准化是为了消除不同指标量纲的影响，方便指标之间的可比性，量纲差异会影响某些模型中距离计算的结果。常见标准化方法主要有归一化、正态化。数据归一化也即0-1标准化，又称最大值-最小值标准化，核心要义是将原始指标缩放到0~1之间的区间内。相当于对原变量做了一次线性变化。其公式为 EX = (x- min)/(max - min) 另一种常用的标准化方法是z-score标准化，将原始指标标准化为均值为0，标准化为1的正态分布。 EX = (x - mean)/σ R语言中的特征标准化： library("caTools") library("scales") data(iris) split = sample.split(iris$Species,SplitRatio = .8) train_data = subset(iris,split == TRUE) test_data = subset(iris,split == FALSE) train_data[,-5] = apply(train_data[,-5],2,rescale...

2018-09-24

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第一种： <script language="javascript" type="text/javascript"> window.location.href="login.jsp?backurl="+window.location.href; </script> 第二种： <script language="javascript"> alert("返回"); window.history.back(-1); </script> 第三种： <script language="javascript"> window.navigate("top.jsp"); </script> 第四种： <script language="JavaScript"> self.location=''top.htm''; </script> 第五种： <script language="javascript"> alert("非法访问！"); top.location=''xx.jsp''; </...

2018-09-24

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