刚学习Ext4.0,感觉写的也没有差错,为何在浏览器中不显示任何东西呢?求大牛指点迷津...

秋天的叶子纷飞 2013-05-16 11:15:00
这是自己写的js文件

Ext.create('Ext.panel.Panel',{
renderTo:Ext.getBody(),
width:400,
height:300,
items:[
{
xtype:'panel',
title:'Panel one',
width:'75%',
height:100,
html:'hello,this is Panel One!'
},{
xtype:'panel',
title:'Panel two',
width:'75%',
height:100,
html:'this is Panel Two, Welcome!'
}
]
});

下面是引用的html文件

<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd">
<html>
<head>
<title> Panel Demo </title>
<meta name="Generator" content="EditPlus">
<meta name="Author" content="">
<meta name="Keywords" content="">
<meta name="Description" content="">

<link rel="stylesheet" type="text/css" href="resources/css/ext-all.css" />
<script type="text/javascript" src="ext-all.js"></script>
<script type="text/javascript" src="516Test.js"></script>
</head>

<body>

</body>
</html>

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清洁工 2013-05-16
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html 加载 4.x 一般加载 bootstrap.js 这个文件选择性加载 ext-all.js 或者 ext-all-debug.js 然后你的 panel 里的两个子 panel ,父 panel 用的布局你最好声明一下,如果是 layout:'anchor',那下面的 width: '75%'->anchor: '75%' 如果是 layout: 'column' 那你的两个子 panel 的 width 用小数,和为 1,panel 默认的布局好像是 anchor
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分已经给过两位了... 不知道两位是否满意.. 有个不请之情... 不知道两位给下qq之类的联系方式.. 以后小弟不会了 可以直接询问! 本人qq:997068690
「已注销」 2013-05-16
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放到Ext.onReady(function(){ });里面
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引用 1 楼 Cuit_soul 的回复:
html 加载 4.x 一般加载 bootstrap.js 这个文件选择性加载 ext-all.js 或者 ext-all-debug.js 然后你的 panel 里的两个子 panel ,父 panel 用的布局你最好声明一下,如果是 layout:'anchor',那下面的 width: '75%'->anchor: '75%' 如果是 layout: 'column' 那你的两个子 panel 的 width 用小数,和为 1,panel 默认的布局好像是 anchor
看了您上面的,我又测试了一下,还是没有成功!还有一个问题我想问下.. 比如说在加载Js的时候 我们只加载bootstrap.js嘛? 但是之前测试过.. 必须加载ext-all.js才行(就加载这一个)!加载其他的不行.. 还有一些问题想请教一下,不知道能不能给我下您的QQ之类的通讯方式..
内容概要:本文围绕【表面粗糙度】基于粒子群PSO算法优化-BP神经网络的表面粗糙度研究展开,提出了一种结合粒子群优化算法(PSO)与BP神经网络的混合智能预测模型,并通过Matlab代码实现。该研究旨在提升机械加工过程工件表面粗糙度预测的精度与效率,克服传统BP神经网络存在的收敛速度慢、易陷入局部最优等问题。具体方法是利用PSO算法强大的全局搜索能力,对BP神经网络的初始权重和阈值进行优化,从而构建出PSO-BP混合预测模型。文详细阐述了模型的设计思路、算法流程及其实验验证过程,采用实际加工数据进行训练与测试,结果表明该混合模型在预测准确性和稳定性方面均优于标准BP网络,具有良好的工程应用前景。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能制造、材料加工、机械工程、工业自动化及相关领域研究的科研人员或工程师。; 使用场景及目标:①应用于机械加工过程工件表面质量的智能预测与在线监控;②为复杂制造系统的工艺参数优化与质量控制提供技术支持;③作为智能优化算法与神经网络融合的经典案例,服务于高校教学、课程设计及科研项目开发。; 阅读建议:此资源以Matlab代码为核心载体,建议读者在学习过程结合代码逐段调试与实践,深入理解PSO算法如何优化BP神经网络的内部参数,掌握模型训练、验证与性能评估的全流程,同时可尝试将该方法迁移至其他回归预测问题,以深化对智能算法融合优势的理解与应用能力。

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