extjs 作表格的问题,谢谢帮忙!!

Web 开发 > JavaScript [问题点数:40分,结帖人jjoott]
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搞不明白的 Extjs 可编辑表格 保存问题 !!! 希望大家帮帮忙,谢谢!!!

ExtJs4 表格输入时的有效性验证

看到网上没有类似的demo 官方api又写的不太明确 , 就写了一个简单的例子分享一下 , 希望高手指点 帮忙改进~ 一: 所需配置 1. Grid是单元格编辑模式  var cellEditing = Ext.create('Ext.grid.plugin....

extjs 获取id的值_extjs关于获取被选取的record的id的问题

一个关于获取record的id 的问题,请看下面删除的函数deleteUserUserList = Ext.extend(Ext.Panel, {layout: 'fit',autoWidth: true,store: 'UserStore',initComponent: function() {this.items = [{xtype: '...

extjs树节点销毁事件问题

打开一个新节点的面板 销毁之前节点的组件面板的 mainPanel 的事件 不知道有么 谢谢 我知道mainPanel.destroy();可以销毁面板组件但是这是当前的 怎么 销毁之前的呢 请问有多少积分才能在技术区发贴...

ExtJs4.2的合并单元格

一:  ... 我这儿就是改改代码 使4.1的代码能适应在4.2里而已.... 只是看到网上目前还没有4.2合并单元格方法 , 贴出来抛砖引玉 ,也算是全宇宙首发吧 哈哈. ...这个方法并不完美(文末会提到) , 还请高手们帮忙改进~

EXTJS combo 下拉tree 实例,谢谢

EXTJS combo 下拉tree 实例,谢谢EXTJS combo 下拉tree 实例,谢谢EXTJS combo 下拉tree 实例,谢谢EXTJS combo 下拉tree 实例,谢谢 E-MAIL:441667111@qq.com Ext.onReady(function(){ ...

ext中引用ux_ExtJs 中的TreeGrid(Ext.ux.maximgb.tg.EditorGridPanel详解与其他问题解决办法)...

对有树型表格的需求有很大的帮助,相信有许多人都有用过,也常常遇到过许多问题,本人在使用时也同样遇到过许多问题,经过痛苦的煎熬后,终于有点小见解,特在此留下纪录,以备在以后的Extjs开发项目中有这方面的...

Extjs Vbox布局方式,以及align种类,flex,pack属性含义简介

VBox布局方式,熟悉下一下几个主要属性:一、align:字符类型,指示组件在容器内的对齐方式。这个是基于容器的左上角来排列的。pack不同,pack是根据容器的最上边来显示的。 1、left(默认):排列于容器左侧。...

extjs关于获取被选取的record的id的问题

请高手可以帮忙看一下,谢谢, if (userIds.length ) { Ext.MessageBox.alert('提示', '请选择要删除的数据'); return; } var submitFun = function(buttonId, text, opt) { if (buttonId == 'yes')...

Hibernate+Spring+Struts2+ExtJS开发CRUD功能

... Hibernate+Spring+Struts2+ExtJS开发CRUD功能 1、 入门: 各种开源框架环境及下载: Hibernate:3.x http://www.hibernate.org/ 需要hibernate core 和...

ExtJs代码详细解释

请大家帮忙看看我的json数据和struts2后台交互的问题

问题,json的格式也是正确的,但在js里面就是死活取不到,请大家帮忙看看,谢谢了!! js: Ext.onReady(function(){     var ds = new Ext.data.JsonStore({   ...

cxgrid 单元格值随着另一单元格值变化而变化,列值改变事件

如题,cxgrid绑定一个数据集(ADOQuery对应DataSource),其中数量,单价...有知道的大虾请帮忙解答,谢谢! //选中列,设置Properties=CurrencyEdit然后在设置事件Properties->onEditValueChanged事件 procedure...

ext JS 给table里面的单元格赋值

我想问的是我怎么才能在元素2里面动态赋值呢,而且是要可以引用的那种,比如从数据库里面得到一个对象,我要把这个对象里面的属性值对号入座的赋值以上表格的单元格内,希望高手们帮忙解决,先谢谢

webmagic采集CSDN的Java_WebDevelop页面

使用webmagic采集博客类的网站示例

[2007-10-12 ]GT Grid 最新demo ( 兼与EXT Grid的性能对比)

十一期间对GT-Grid的代码进行了重构 DOM结构做了调整....IE7没测试过 应该问题不大吧 希望大家可以帮忙测一下 谢谢了先 :) 这次发的这个DEMO并没有展示新功能,因为这个DEMO的目的是为了对比一下 ext...

Tomcat的startup.bat启动后显示乱码

打开tomcat文件夹到conf目录下 修改logging.properties 找到 java.util.logging.ConsoleHandler.encoding = utf-8这行 更改为 java.util.logging.ConsoleHandler.encoding = GBK ...w123456667: logging....

SQLServer数据库基础

本套课程非常适合初级学员学习,课程内容并非参考书式的简单罗列,而是结合项目实际,讲解项目中常用的知识。那些较偏且不常用的的内容在本课程中并未涉及。这样既能降低学

Notepad++ 7.9.1

notepad++是一个免费的、开放源码的文本和源代码编辑器。notepad++是用c++编程语言编写的,它以减少不必要的功能和简化过程而自豪,从而创建了一个轻便高效的文本记事本程序。实际上,这意味着高速和易访问的、用户友好的界面。 notepad++已经存在了将近20年,没有任何迹象表明它的受欢迎程度会下降。记事本绝对证明了你不需要投资在昂贵的软件来编写代码从舒适的自己的家。自己尝试一下,你就会明白为什么Notepad能坚持这么久。

Python实现自动化办公.txt

Python实现自动化办公视频教程:Excel处理、PDF转换、Word和PPT自动生成、Web自动处理。

垃圾分类数据集及代码

资源说明: 数据集主要包括6类图片:硬纸板、纸、塑料瓶、玻璃瓶、铜制品、不可回收垃圾 代码运行说明: 1、 安装运行项目所需的python模块,包括tensorflow | numpy | keras | cv2 2、 train.py用于训练垃圾分类模型,由于训练的数据量过于庞大,因此不一并上传 3、 predict.py用于预测垃圾的类别,首先运行predict.py,然后输入需要预测的文件路径,即可得到结果。

Spring Boot实战入门篇视频课程

通过大量的实战编码进行讲解,课程以Hello world为切入点。 第一章:对spring boot的特性、优缺点、场景进行详细讲解。 第二章:springboot核心功能 第三章:热部署的几种模式 第四章:Web开发的各种技术 第五章:数据访问层:spring data jpa、jdbctemplate、mybatis、redis 第六章:异常相关的处理 课程以实战为主,理论为辅相结合,学习完成后能实际参与spring boot的项目开发为目的。

APP内置IM 系统——从入门到千万级在线

IM (即时通讯)系统是一种大型实时系统,其对技术方面的要求非常高。在APP社交化的今天,很多APP都希望为自己的应用增加IM系统,但却不得其法。本课程抽丝剥茧,搭建一套简IM 系统,先让开发者了解如何实现这类系统,然后会不断的对系统进行扩展,并详述要支撑千万级别的用户,系统架构要经过哪些方面的演变,在每个阶段需要具体考量哪些因素;其中涉及到大型网络开发、协议的制定解析、数据库的优化、负载均衡、监控、测试等方面的知识。相信通过此课程,开发者对IM 系统将有一个全面的认识。 a:0:{}

基于Java的WebSocket的聊天室

HTML5中定义了WebSocket规范,该规范使得能够实现在浏览器端和服务器端通过WebSocket协议进行双向通信,运用Java语言和Tomcat的WebSocket实现作为服务端,实现一个聊天室的搭建。 运用Java语言和Tomcat的WebSocket实现作为服务端,快速实现一个聊天室的搭建。

Linux环境C++编程基础视频课程

基于C++面向对象编程基础知识讲解。内容包括: 1.C++对C的扩充 2.类与对象 3.继承与派生 4.多态与虚 函数 5.输入输出流 6.标准模板库 掌握以下知识:1.C++对C的扩充2.类与对象3.继承与派生4.多态与虚 函数5.输入输出流6.标准模板库

Java基础核心技术:面向对象编程(day05-day07)

本套Java视频完全针对初级学员,课堂实录,自发布以来,好评如潮!Java视频中注重与学生互动,讲授幽默诙谐、细致入微,覆盖Java基础所有核心知识点,同类Java视频中也是代码量大、案例多、实战性强的。同时,本Java视频教程注重技术原理剖析,深入JDK源码,辅以代码实战贯穿始终,用实践驱动理论,并辅以必要的代码练习。 通过20的课程学习,使学员掌握java核心语法、面向对象思想编程、异常处理、IO流、集合类、多线程、网络编程等。

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matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

第07章-网络通信协议(OSI、TCP、UDP、IP、ARP、ICMP等)

课程内容如下: 通信协议的概念 ISO、OSI七层参考模型详解 TCP、IP模型详解 网络接口层详解 IP协议详解 IP地址和MAC地址特征分析 有了IP地址为什么还要使用MAC地址 ARP工作过程及工作原理解析 ICMP知识解析 ping命令使用详解 tracert命令使用详解 TCP详解 UDP协议详解 网络通信协议(

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