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jq eq
我们使用jquery选择器时如果有多个结果，我们可以使用eq函数选择指定下标的元素 例如此处 <! div>
ruben<script type="text/javascript"> let ruben = $('.ruben').eq (1) console.log(ruben.text()) </script> </body> </html> 我这里选择第二个元素，就使用eq(1) 打印结果为：2.4K10编辑于 2022-08-21 - 来自专栏零域Blog
CSS实现eq(n)
在某些特殊情况下，我们需要用纯CSS实现jQuery的eq(n)选择器，而CSS没有直接提供类似方法。 我们可以通过CSS的:nth-child。
.foo:nth-child(2)会选中#bar2 同时也支持奇偶操作:nth-child(odd)和偶数选择器2.1K30编辑于 2022-03-16 Equivital eq LifeBand 技术架构详解
本文将从技术架构角度详解 eq LifeBand，帮助你深入了解其感知层、通信层、计算层与平台集成能力。 │→ BLE、WiFi、NFC、RFID 传输数据/身份识别└──────────────┘ ↓┌──────────────┐│ 数据平台层 │→ 接入 Black Ghost V2 适合移动设备或平板联动 Wi-Fi与 Black Ghost 平台传输数据支持集中采集与远程状态监控 NFC / RFID快速身份识别、用户切换工地或训练场中批量使用管理六、平台联动架构：Black Ghost V2eq LifeBand 的所有数据可实时接入 Equivital 的数据平台 Black Ghost V2，实现以下功能： 实时监控 多人实时体征状态仪表盘 人员热应激等级分布图 实时地图位置信息（需配合 在未来的工业安全、智慧应急、军警体征监测领域，eq LifeBand 所代表的“多传感器融合 + 实时推理 + 数据赋能管理”架构将成为主流方向之一。
27410编辑于 2025-07-03从 eq02+ 到 eq LifeBand：Equivital 生理监测技术演进
其代表产品从早期的 eq02+ LifeMonitor 到如今的轻量版 eq LifeBand，展现了从多参数精度采集到场景化智能预警的演进路径。 功能拓展 热应激阈值预警 自动工作-休息周期（Work-Rest-Cycle）推送 跌倒检测与活动跟踪（六轴 IMU） 环境温度 + WBGT 计算支持 平台级联动：Black Ghost V2LifeBand 可独立使用，也可通过 Wi-Fi 接入 Black Ghost V2 平台，实现群体监测、数据回溯与指挥支持。 ✅ 从“精度优先”到“任务导向” eq02+ 追求精细信号的医学/科研用途 eq LifeBand 更关注佩戴舒适性、快速反应与群体部署 ✅ 从“被动采集”到“主动干预”eq LifeBand 实现了从被动采集数据 六、使用建议与场景推荐场景推荐设备实验室采集/科研对照组✅ eq02+ LifeMonitor高温车间/消防队/军训基地✅ eq LifeBand企业健康安全监测✅ eq LifeBand + Black
46400编辑于 2025-07-03- 来自专栏一个会写诗的程序员的博客
$(.tab-list-1-2-10).find(.tab).eq(count).trigger(click)
) { var count = 0; setInterval(function(){ count++; if(count==4){ count = 0 } $('.tab-list-1-2- 10').find('.tab').eq(count).trigger('click'); },10000) })
61220发布于 2018-08-17 - 来自专栏大大的小蜗牛
EQ（均衡器）黄金定律
EQ（均衡器）黄金定律 - 易记的 EQ 黄金定律 如果声音浑浊，请衰减 250hz 附近的频段。 如果你的录音设备限制或者是人声条件使然，根本就没有采集到、或者没有发出这个频段的声音，就不要浪费时间去调节这个频段的 EQ 想实现所谓的 “效果”。 2khz 咬碎东西的声音，踩的嘎啦啦作响。人声不必说了，衰减。当然做拖鞋跑在空旷的走廊这种特效，这里是要增益很多的。 4khz 镶边，锋锐感。 吐字清晰则应该衰减 2DB。 8khz 高频哨声或齿音，轮廓清晰，“ouch!” 女声可以考虑增益 2DB，使得即使发嗲也能听清说的是什么。男声则一定要衰减，这个频率是男生齿音的高发地带。 大段独白则建议衰减 2DB，做出平易近人的效果，否则回声太多听了头昏。
1.4K50编辑于 2022-12-16 - 来自专栏生物信息学、python、R、linux
ggplot2点图调整顺序
3), color = group, alpha = 0.5)) + \ geom_point() + \ theme_classic() + \ labs(x = 'TPM1', y = 'TPM2'
1.5K20发布于 2020-06-28 - 来自专栏BioIT爱好者
ggplot2 调整绘图区域大小
但是在 ggplot2 中，图片大小依然可以在 png 和 pdf 中设定，但是边界大小， par 函数似乎就不奏效了。 原图 library(ggplot2) library(ggthemes) p <- ggplot(mtcars, aes(mpg, wt)) + geom_point(aes(colour=factor 第一次调整边界参数 library(ggplot2) library(ggthemes) p <- ggplot(mtcars, aes(mpg, wt)) + geom_point(aes(colour 第二次调整边界参数 library(ggplot2) library(ggthemes) p <- ggplot(mtcars, aes(mpg, wt)) + geom_point(aes(colour FALSE) + scale_colour_solarized('blue') p <- p + theme(plot.margin=unit(rep(3,4),'cm')) ggsave("test2.
20.3K21发布于 2021-10-15 - 来自专栏人工智能ai相关
音乐中EQ均衡器到底是什么？卓伊凡 · 从技术角度解析什么是 EQ？
一、核心概念：什么是EQ？EQ是Equalizer（均衡器）的缩写，中文常称为“均衡”。其核心概念是：通过调整不同频率范围的音量（增益或衰减），来改变声音的音色、质感，并解决频率冲突问题。 普通的“高音/低音”旋钮只能整体调整两端，而EQ可以让你对声音频谱上非常具体的频率点或频段进行精细的雕刻。关键术语理解：频率：声音振动的快慢，单位是赫兹（Hz）。 特点：直观，适合现场调音或对整体音色进行宽泛调整。软件应用：常用于母带处理阶段或总线上，进行整体频谱微调。参数均衡器：最强大、最常用、最精准的软件EQ类型。 中频（800Hz-2kHz）：临场感/硬度。人声和主要乐器的重要区域。中高频（2k-6kHz）：清晰度与攻击性。过多会刺耳。高频（6k-12kHz）：明亮度、空气感、细节。 在混音上下文中调整：独奏时好听的EQ设置，放在完整的混音里不一定合适。永远要回到整体混音中检查你的调整是否真的让声音更好地融入了音乐。以上是书本知识，基础概念！正文！卓伊凡·从技术角度什么是EQ？
99610编辑于 2026-01-03 - 来自专栏技术汇
Shell中的单等号、双等号和-eq
问： 在 shell 脚本编程中，=，== 和 -eq 之间的区别是什么? 以下内容是否有任何区别？ # bash-style 0 $ [ "$a" -eq foo ]; echo "$?" # wrong -bash: [: foo: integer expression expected 2 （注：确保引用变量表达式。不要省略上述代码中的双引号。） /bin/bash num1=10 num2=20 num3=10 if [ $num1 -eq $num2 ]; then echo "num1 equals num2" else echo "num1 does not equal num2" fi if [[ $num1 -eq $num3 ]]; then echo "num1 equals num3" else
1.7K10编辑于 2024-02-06 - 来自专栏数据小魔方
ggplot2学习笔记之——ggplot2主题调整系统
ggplot2绘图系统拥有庞大、健全的图形美化系统，这一套图形美化依赖于图例调整系统、标度调整系统、标签调整系统、主题调整系统以及分面系统。 本节仅从主题调整系统来浅析ggplot2是如何实现脱离数据层面的信息，单独实现主题调整系统的。 从大的层面上来说，ggplot2的主题系统知识主要分为三个层面： 一、主题调整函数： 二、元素调整函数： 三、元素调整参数： 主题调整函数很好理解，就是用于封装主题的函数，可以是预设主题（系统默认的主题函数 ）、也可以是第三方接口包提供的定制主题（如ggthemes包、ggtech包、ggsci包等）、或者是自己通过主题调整函数自定义的主题。 除了主题元素调整 函数之外，第三块内容当然就是这些主题元素调整函数内部的元素参数啦~ 这些元素参数都是高度抽象化、统一化的，也意味着很多都是通用的，与美学映射内的参数看齐的。
1.6K50发布于 2018-04-16 - 来自专栏王的机器
估值调整 - 时间调整
2 和 LIBOR 挂钩的利率产品 LIBOR-in-Arrears LIBOR 在 T 时点定盘，在 M 时点到期， 在普通利率到期（IRS）中，和 LIBOR 挂钩的现金流在 M 时点支付（先定盘后支付 (T) 代表 L(T; T, M)，用 τ 代表时点 M 和时点 T 之间的年限（通常用 act/360 惯例），我们得到 上式从第二行到第三行的推导理由如下图所示： 现在只需要求出在 M 测度下 L2( 用 S(t) 代表 Sn,m(t)，A(t) 代表 An,m(t)，求 S(T) 在 Tp 时点的期望有两个调整项： 凸性调整：从年金测度 QA 到 T 远期测度 时点调整：从 T 远期测度到 Tp 远期测度 4 总结 到目前三种类型的估值调整已经全部讲完，我们总结一下： 凸性调整：在风险中性测度和远期测度下变量的差异 Quanto 调整：在货币一测度和货币二测度下变量的差异 时间调整：在 T1 远期测度和 T2 远期测度下变量的差异 之所以要做调整，本质上是因为变量在不同测度下的值不同，因此量化这些调整需要测度变换（change of measure），这是下帖的内容。
2.2K10发布于 2020-01-14 - 来自专栏王的机器
估值调整 - Quanto 调整
Quanto 是 quantity-adjusting 的缩写，字面上是变量调整的意思。由于 Quanto 没有好的中文翻译，我们就直接用 Quanto。 当它们正相关时，Var(Π1)>Var(Π2)，非 Quanto 比 Quanto 看涨期权更值钱。 当它们负相关时，Var(Π1)<Var(Π2)，Quanto 比非 Quanto 看涨期权更值钱。 2 商品和股票 Quanto 商品和股票 Quanto 非常类似，因此我们只以商品 Quanto 举例。 X3 代表 XUSDJPY(t), XUSDEUR(t), XJPYEUR(t)，那么 X1= X2/X3 用 rE, rU, rJ 代表 rEUR, rUSD, rJPY 用 σ1, σ2, σ3
4.9K20发布于 2020-01-14 - ` } //向swiper-wrapper的下级添加元素 $('.swiper-wrapper').html(str); } eq () show() hide() //index对应的显示，其余隐藏 $(".tab_con .item").eq(index).show().siblings().hide(); $(function 链式编程操作 $(this).addClass("current").siblings().removeClass("current"); // 2. 链式编程操作 $(this).addClass("current").siblings().removeClass("current"); // 2.来自专栏技术社区
jQuery的addClass、siblings、removeClass、each、html、eq、showhide用法
.removeClass('tabli') }) }); html() // 循环渲染轮播图 let swiperList = ['img/xiangg1.jfif', 'img/xiangg2. "${swiperList[i]}">
2.3K30编辑于 2022-06-17
估值调整 - 凸性调整
- 凸性调整 价值调整 - 时间调整 价值调整 - Quanto 调整 价值调整 - CVA 价值调整 - DVA 价值调整 - FVA 价值调整 - MVA 价值调整 - KVA 金融产品的估值调整分两类 ： 和远期变量有关：凸性调整、时间调整和 Quanto 调整 XVA 系列：CVA、DVA、FVA、MVA 和 KVA 本帖讲凸性调整，先介绍什么是凸性，再定性分析得到远期和期货之间的差异，最后定量分析计算各类期货的凸性调整项 如果假设模型参数是常数的话，即 κ 和 σr，我们可以得到Brigo 和 Mercurio 在【2】推导出来的结果。 对任一时点 t 属于 [tk-1, tk]，曲线上的零息利率为： 其中 c3,k, c2,k, c1,k, c0,k 为 [tk-1, tk] 区间上三次多项式的系数。 Volume 2: TermStructure Models, Chapter 10 Andersen L.B.G., Piterbarg V.V. [2] Interest Rate Models –
ggplot2学习笔记——图例系统及其调整函数
如果你想洞悉ggplot2的全貌，你需要了解除了geom_xxx(stat_xxxx)系统之外的 标度调整系统： 轴标度【scales_x/y_continuous/discrete】、 颜色标度【scale_fill 本篇只分享图例系统： guides() ggplot2的图例系统函数比较分散，在所有标度调整函数（轴标度除外）内部留有guide参数，可以通过guide_colorbar()、guide_legend 所以我喜欢写在单独调整图例的函数guides函数中，它在语法层次上是与scale_xxx类的标度调整函数平行的。 那么接下来，我们就要看下具体的标度调整函数内部都是些什么神秘兮兮的玩意儿啦~ library("ggplot2") guide_colorbar function (title = waiver(), 所以在调整图例箱体上，二者的函数略有区别。 接下来通过一个简单的例子来实操以上图例调整函数。
resize2fs命令 – 调整文件系统大小
resize2fs命令是用来增大或者收缩未加载的“ext2/ext3/ext4”文件系统的大小。 语法格式：resize2fs [参数] [文件] 常用参数： -d 打开调试特性 -p 打印已完成的百分比进度条 -f 强制执行调整大小操作，覆盖掉安全检查操作 -F 开始执行调整大小前，刷新文件系统设备的缓冲区 参考实例 调整逻辑卷文件系统大小： [root@linux ~]# resize2fs /dev/linuxprobe/vo 打开调试特性： [root@linux ~]# resize2fs -d /dev/linuxprobe/vo 打印已完成的百分比进度条： [root@linux ~]# resize2fs -p /dev/linuxprobe/vo 强制执行调整大小操作，覆盖掉安全检查操作 ： [root@linux ~]# resize2fs -f /dev/linuxprobe/vo 开始执行调整大小前，刷新文件系统设备的缓冲区： [root@linux ~]# resize2fs -
M2O视频存储空间调整记录
之前M2O流媒体平台的视频点播存储空间将近满了。为了避免硬盘满了，造成视频录制异常。进行了视频存储资源的迁移。实际执行的时候，大概1分钟内完成新旧平台的切换。但是前期准备工作进行了很久。 这个调整，从开始筹划，到最终完成，大概有下面几个阶段： 1）前期和开发公司运维人员讨论出来一种解决方案，利用硬盘挂载、网络共享的方法实现存储设备的调整 2）不同服务器之间硬盘的挂载 3）制定了迁移时候的方案 4）拷贝数据，前后持续了2周左右。 6）调整完后，测试了自动收录和时移功能，发现转码设备获取视频路径存在异常，导致转码服务无法获取到原始视频。 |wc -l 2)查看当前文件夹以及子文件夹的文件大小之和 du -s 3)非覆盖目标文件的拷贝(涵盖子目录所有文件、可视化) cp -nrv source/file dest/file 4)设置文件软链接
ecshop中smarty比较操作符(eq,ne,neq)含义
[not] div 是否能被整除 $a is [not] div by $b即$a%$b==0 is [not] even 是否是偶数 $a is [not] even by $b即($a/$b)%2= =0 is [not] odd 是否是奇数 $a is not odd by $b即($a / $b) % 2 ! 例. if 语句演示 {if $name eq “Fred”} Welcome Sir. {elseif $name eq “Wilma”} Welcome Ma’am. {/if} {* an example with “or” logic *} {if $name eq “Fred” or $name eq “Wilma”} … {/if} {* same as above odd, 3=odd, 4=even, 5=even, etc. *} {if $var is even by 2} … {/if} {* 0=even, 1=even, 2=even, 3=odd,
12 -音频驱动TAS5754添加EQ参数
每一个带有音频播放的产品，设备初期的时候都会调试设备的EQ参数。EQ通过将声音中各频率的组成泛音等级加以修改，专为某一类音乐进行优化，增强人们的感觉。 这里以TAS5754为例: EQ参数 专业的音响设备调好EQ后给的文件，简要如下: //可以发现都是芯片内部寄存器的一些值 reg_value base_main_Rate48_REG_xxx_program {0x2B,0x1F}, {0x00,0x2C}, .... }; tas5754音频芯片调完EQ参数后的值需要做简单的修改: reg_value base_main_Rate48_REG_Section_program 写ADC数据 {0xFF,0x04}, // 2. 驱动写入EQ EQ参数实际对应的都是芯片寄存器值，驱动中需要通过IIC写入到音频芯片中，由于音频芯片的EQ参数很多，需要单独在线程中写入，而不影响驱动的正常加载，这就需要内核中Workqueue机制2
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