最近兴趣所致，打算使用vant搭建一个webapp，由于需要使用列表筛选，没有找到合适组件，于是写了一个简单的功能，权当记录。 效果如下： HTML:

基于PROSPECT+SAIL植被辐射传输模型,通过控制不同的植被生化变量、地表参数和土壤光谱参数建立光谱数据集,定量地分析了归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(SR)、土壤调节植被指数(SAVI)等10种常用的植被指数(VIs)对叶面积指数(LAI)的响应。利用敏感性函数定量地筛选出具有较强适用性的转换型土壤调节植被指数(TSAVI)。在此基础上,分别建立了TSAVI及常用植被指数NDVI反演LAI的模型。以张掖市南部地区的TM影像为数据源,进行了LAI的反演,并利用黑河生态水文遥感试验获得的中游

使用说明 : 1、本程序可以作什么？ 本程序功能分为两个部分： 一部分是：批量查找指定路径下的文件中的内容中，是否包含要查询的项目。并把查询出的内容分文件存储。 一部分是：将文本文件导入EXCEL中，可以将上一步查找的结果导入，也可以自己选择文件导入（支持多选）。 2、如何使用他？ a、批量查找： 首先，在“读入位置”按钮处设置你所要读取的文件的存放位置，此时程序会自动读入此文件夹下所有文件，以供选择；其次，用“>>”或“>”将要读取的文件选入读取队列，当然如果选错了可以用“<<”或“<”删除队列，或者鼠标双击选中项删除；再次，点击“+”按钮，添加查找项目到查找项目列表，一次只可以添加一条，如需添加多条则需要重复添加操作；如果添加错误可以双击选中项删除或选中后点击“-”按钮。最后，点击“开始查找”，程序将会把查找结果输出保存到指定路径下面的output文件夹下面，你可以选择是否打开目录查看。如果需要查询的文件有文件头，可以选择“保留文件首行”。 b、EXCEL导入： 首先，选择导入方式，导入方式分为“查询结果导入”和“新选文件导入”两种；当选择“查询结果导入”时，本程序将把“读入位置”处“output”文件夹下文件批量导入EXCEL。当选择“新选文件导入”时，本程序在点击“开始导入”时将弹出窗口，您可以自己选择需要导入文件（支持多选），导入EXCEL。其次，设置导入文件时的分割符，默认为“|”，本程序只支持按照分隔符导入。最后，点击“开始导入”按钮开始导入。 3、本程序不判断所查找的文件类型 由于本程序在读入文件时，并没有校验文件的内容和文件类型，因此本程序会读取用户所选择的任意文件，即使此文件是二进制格式的。不论是查询或者是导入功能都是这样。本程序将按行读取所选择的文件（或者有换行符的），在读取完文件后，无论是否找到，都会创建和源文件相同类型的文件，即使是.exe或.rar（一般是打不开的），文件名存储为“output”+原文件名。即使没有找到任何相匹配的内容，本程序也会创建文件，这时后文件大小是0字节，可以按照大小排列看到。 4、请使用“清除文件”按钮及时清除查询结果 程序在查询和创建文件的过程中，不会判断是否已经执行过查询操作。如果已经执行过查询操作，“output”文件夹下就会存在查询出的文件，当再次执行查询时，本程序会在已存在的文件后追加查询结果。这样就会出现重复的记录或内容。因此，当需要多次查询时，每次查询前需要点击“清空文件”按钮删除output文件夹，才能保证查找的准确。 5、本程序不会判断运行的环境，因此在运行过程中可能会有些未知的错误 本程序在win7环境，vs2012，Netframe4.0下编译通过。本程序支持winxp及以上操作系统。执行EXCEL导入的时候，需要安装Office。Office的版本在2003以上就可以。但是不同我Office版本对导入性能，有一定的影响。Excel2003，最多256列，即2的8次方，最多65536行，即2放入16次方； Excel2007及以上版本，最多16384列，即2的14次方，最多1048576行，即2的20次方。因此如果需要导入的单个文件的行数或者列数，超过了所安装Office版本的最多行列数，程序将会报错！

PHPCMS内容筛选,可以多条件联合筛选

因为我仍然是一个新手程序员，我已经在 GitHub 上提供了这个提交： https : //github.com/mattv8/dataprocess.git 。 此功能可用于筛选带有分隔数据文件（.txt、.dat 等）的文件夹并输出包含 a) 处理数据的输出、b) 感兴趣文件在包含数据的数据中的位置的单元矩阵文件夹，以及 c) 包含文件夹的数据的目录列表。 注意：数据文件将按其目录列表排序顺序（按名称、日期等）进行处理。

主要介绍了JS实现table表格内针对某列内容进行即时搜索筛选功能,涉及javascript针对HTML元素的遍历、属性动态修改相关操作技巧,需要的朋友可以参考下

在Opencv2.413下，使用GMS算法筛选内点！ 代码中有GMS算法和RANSAC算法对比效果图！

七、变量筛选 从所用的方法看，有强迫法、前进法、后退法和逐步法。在这些方法中，筛选变量的过程与线性回归过程的完全一样。但其中所用的统计量不再是线性回归分析中的F统计量，而是以上介绍的参数检验方法中的三种统计量之一。 为计算方便，通常向前选取变量用似然比或比分检验，而向后剔除变量常用Wald检验。

android下拉筛选框，进行了自己的一些修改,感觉灵活性还挺高的,分享出来给大家看一看

数据常用筛选方法 在数据中，选择需要的行或者列 基础索引方式，就是直接引用 ioc[行索引名称或者条件，列索引名称或者标签] iloc[行索引位置，列索引位置] import pandas as pd import os import numpy as np os.getcwd() 'D:\\Jupyter\\notebook\\Python数据清洗实战\\数据清洗之数据表处理' os.chdir('D:\\Jupyter\\notebook\\Python数据清洗实战\\数据') df = pd.read_csv('baby_trade_history.csv', encoding=