Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Как написать простую функцию целочисленного деления JQuery

На моей веб-странице отображаются данные в реальном времени, которые обновляются каждые 10 секунд с нашего сервера PI (архивного сервера). Недавно мне было поручено взять две части данных, которые уже отображаются на моей странице, и разделить их, отобразив новый результат на графике. У меня очень мало опыта работы с AJAX/JQuery, поэтому мне было интересно, может ли кто-нибудь помочь мне?

Уточнение:

Гипотетически-

Скажем, у меня есть «Количество оценок» и «Сумма оценок», отображаемые на моей странице в виде основных целых чисел. Они обновляются каждые 10 секунд с сервера. Я хочу взять эти две части оперативных данных, разделить их и отобразить результат (в данном случае это будет общая средняя оценка). Итак, на моей странице будет отображаться количество оценок, сумма оценок и средняя оценка, которые обновляются в режиме реального времени каждые 10 секунд.

Мне неясно, может ли JQuery просто снимать эти значения с сервера, выполнять над ними деление и возвращать значение, или для этого необходимо предпринять другие шаги. Здесь я полностью снимаю в темноте, поэтому заранее извините за любую неточность или отсутствие необходимой информации. Спасибо. Пример кода приведен ниже:

<span class = 'PIdata' data-tag = 'NumOfGrades' data-on_pi_change = 'NumOfGradeChange'></span>

<span class = 'PIdata' data-tag = 'SumOfGrades' data-on_pi_change = 'SumOfGradeChange'></span>

Я хочу отобразить значение, которое делит NumOfGrades на SumOfGrades.

html jquery ajax math
05.07.2012

  • Пожалуйста, приведите фактический пример ожидаемого ввода и желаемого результата на основе этого ввода. 05.07.2012
  • Фактическим примером могут быть «ActualProcessSpeed» (200) и «AimedSpeed» (225). Мне нужно было бы вывести (200/225 или 89) на страницу. ActualProcessSpeed ​​и AimedProcessSpeeds будут значениями, полученными непосредственно с сервера архива. 05.07.2012

Ответы:


1 
var sumOfGrades = parseFloat($.('#SumOfGradesId').text());
var numberOfGrades = parseFloat($.('#NumberOfGradesId').text());

var result = fn(sumOfGrades , numberOfGrades);

$.('#AverageGradeId').text(result);

Это установит необходимое значение.

05.07.2012

2

Простая математика с jQuery — деление

В приведенной выше ссылке, кажется, есть ответ на ваш вопрос! По сути, просто получайте доступ к числам по их идентификатору, который вы установили, получайте значение, анализируйте их в целые числа или числа с плавающей запятой, выполняйте свои вычисления, а затем сохраняйте значение в том месте, где вы хотите, чтобы оно отображалось!

05.07.2012
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..