有哪位大神知道怎样用js动态设置bootstrap table的列样式cellStyle

菜鸟大马 2017-03-10 11:35:35
$(function(){
ininTable();
})
function ininTable(){
for(var i=0;i<icols; i++){
var typeObj = {title:cols[i],field:fields[i],align:'center',valign:'middle'};
if(i==16 || i== 17){
typeObj.cellStyle = lateStyle;
}
ocol.push(typeObj);
}
var data = [
{
latenum:10,//迟到次数
earlynum:3,//早退此时
muchworknum:5,//加班次数
leavenum:6,//请假次数
busynum:5,//出差次数
absentnum:7,//旷工次数
cardnum:0,//补卡次数
uncardnum:5,//未刷卡次数
}
]
$table.bootstrapTable({
data:data,
height: itableHeight,
dataType: "json",
columns: ocol,
pagination: true, //分页
singleSelect: false,
cache: false,
striped: true,
locale:"zh-US", //表格汉化
pageSize: 10,
showColumns:true,
minimumCountColumns:2,
sidePagination: "server", //服务端处理分页
queryParamsType: "",//修改默认参数传递方式
responseHandler:onresponseHandler,//每次从服务器请求数据后触发的事件。
queryParams: GetUserQuery, //给出分页查询参数
contentType: "application/x-www-form-urlencoded; charset=UTF-8",
method:"POST",
});
}
//表格列样式定义,是给单元格td加样式
var lateCo= "black",lateBgCo="#00FF00";//迟到颜色
function lateStyle(value,row,index){
if(row.latenum > 0){
return {
css:{
"color":lateCo,
"background-color":lateBgCo,
}
}
}
return {};
}
一开始页面加载就可以设置列颜色,然后我动态改变lateCo和lateBgCo的颜色值,此时重新运行初始化表格函数 ininTable(),但是颜色改变不了,哪位大神知道问题出在哪了
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菜鸟大马 2018-01-13
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不好意思,很少登录账号。我是将列颜色值设置为全局变量,修改为自己所需要的颜色后,直接用一下方法刷新一遍表格即可 $table.bootstrapTable("refresh", { url: "表格数据接口" });
旺枝 2017-11-16
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引用 5 楼 m0_37991778 的回复:
[quote=引用 4 楼 GHY_H5 的回复:] 是不是因为{}包含了return 报错classes的原因
我也是发现这个问题,还找不到解决方法[/quote] 刚测试,return空样式的时候必须是个对象如 return {},不然就会报这个错
旺枝 2017-11-16
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引用 4 楼 GHY_H5 的回复:
是不是因为{}包含了return 报错classes的原因
我也是发现这个问题,还找不到解决方法
GHY_H5 2017-09-18
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怎么解决了,楼主
GHY_H5 2017-09-18
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是不是因为{}包含了return 报错classes的原因
酱油和天下 2017-07-06
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引用 1 楼 maxuanling 的回复:
不会意思,刚发布完,就突然想到解决方法了,谢谢
怎么解决的,我也遇到了这个问题,大神求解
菜鸟大马 2017-03-10
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不会意思,刚发布完,就突然想到解决方法了,谢谢
内容概要:本文介绍了一个基于知识图谱的中药方剂智能问答系统,利用Python实现从数据建模、图谱构建到自然语言问答的完整流程。系统以Neo4j图数据库为核心,构建包含方剂、药材、症状、功效、主治等实体与关系的知识网络,并通过自定义分词、实体识别和规则模板解析,将用户自然语言问题转化为Cypher查询语句,实现精准检索与推理。项目涵盖数据层设计、问题解析、图谱查询、回答生成四大模块,支持如“某方剂的组成”“治疗某病的方剂有哪些”等典型中医问答场景,兼具学术教育、临床辅助与公众科普价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础,对人工智能、知识图谱、中医药信息化感兴趣的研发人员、中医药专业学生及交叉领域研究人员。; 使用场景及目标:①用于中医药教学辅助,帮助学生理解方剂配伍逻辑与辨证思维;②为临床医生提供方剂知识快速查询与决策参考;③面向公众提供可信的中药方剂科普问答服务;④作为AI与传统医学融合的实践案例,推动知识图谱在垂直领域的应用探索。; 阅读建议:此资源包含详细的模型架构说明与可运行的代码示例,建议结合Neo4j环境动手实践,重点关注数据建模规范、实体识别优化与Cypher生成逻辑的设计思路,同时可根据实际需求扩展更多方剂数据与问答类型。
内容概要:本文提出了一种基于单调广义学习系统(MBLS)与Copula理论相结合的时空概率预测模型,用于提升光伏发电功率的预测精度。该模型充分发挥MBLS在非线性特征映射与快速学习方面的优势,同时引入Copula函数有效刻画多个光伏站点之间的空间相关性及出力的不确定性,实现了对多站点、多时间尺度下光伏出力的概率密度预测。研究不仅构建了完整的建模流程,还提供了基于Matlab的代码实现方案,具有较强的可复现性与工程应用价值。; 适合人群:具备电力系统、可再生能源或统计建模背景,熟悉Matlab编程,从事新能源功率预测、智能电网调度、不确定性建模及概率预测方法研究的科研人员与工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于大规模光伏电站集群的出力预测,支撑电网调度、储能配置与电力市场交易决策;②为研究多变量时空相关性建模、不确定性传播与概率预测框架提供理论支持与技术实现路径; 阅读建议:建议结合实际多站点光伏历史数据进行模型训练与验证,深入理解MBLS的特征提取机制与Copula函数在联合概率分布建模中的作用,并可进一步拓展至风电、水电等其他波动性能源的协同预测场景。

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