easyui propertyGrid从数据库取值问题

优质创作者: 前端开发技术领域

领域专家: 后端开发技术领域

2017-05-17 09:36:30

easyui propertyGrid从数据库取值问题，如果修改表格中的字符串，则修改过之后会在原字符串前面加上一个一个字符和逗号，而如果是数字则不受影响。例如原来数据是张三，现在修改为张三丰，则存到数据库的数据是张三丰,张三，不知道谁遇到过这种情况哦？

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czz511_11 2017-05-17

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你可以试试写个触发器，当修改完毕后，用stringbuffer截取修改后的字符串中的最后一个字符，加上一个逗号触发事件你可以试试

博客主要介绍EasyUI的PropertyGrid与后台交互相关内容。需将数据库查询语句转化为特定的json形式，如“[{\"name\":\"所属部门\",\"value\":\"开发部\"},{\"name\":\"所属组织\",\"value\":\"同达科技\"}]”，还提及了界面创建PropertyGrid的方法。

本文介绍了一种将数据库查询结果转换为特定JSON格式的方法，以便用于PropertyGrid组件展示。通过示例代码展示了如何获取用户部门和组织信息，并将其转换为符合要求的JSON格式。

这是一系列关于jQuery EasyUI API的中文文档，详细介绍了各种组件如LinkButton、ProgressBar、Accordion、PropertyGrid等的使用方法，包括依赖、示例和默认配置。文档还涵盖了EasyUI的基础组件如Panel、Window、Menu等，以及EasyUI与其他UI框架的对比。

本文深入探讨了数据管理与分析的全过程，从数据的采集与清洗开始，逐步涉及数据建模、数据挖掘、智能决策等多个关键环节。通过实际案例解析，展示了如何运用现代数据科学方法和技术，提升数据利用效率，为企业决策提供有力支持。

内容概要：本文围绕基于Basisformer模型的时间序列锂离子电池SOC（State of Charge，荷电状态）预测展开研究，利用PyTorch框架实现深度学习模型的构建与训练。通过将历史充放电数据作为输入，Basisformer能够有效捕捉电池状态的动态变化特征，提升SOC预测精度。文中详细介绍了模型结构设计、数据预处理流程、训练策略及实验结果分析，并与传统方法进行对比，验证了该方法在复杂工况下的优越性与鲁棒性。该研究不仅展示了Basisformer在时序建模中的潜力，也为电池管理系统提供了高精度的状态估计解决方案。; 适合人群：具备一定Python编程基础和深度学习理论知识，熟悉PyTorch框架，从事电池管理系统、新能源汽车或智能预测方向研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于电动汽车、储能系统等领域的电池SOC高精度实时估算；②为电池健康管理（BMS）提供可靠的状态输入；③推动深度学习在时间序列预测中的实际落地，提升现有预测模型的泛化能力与稳定性；阅读建议：建议读者结合标题为【锂电池SOC估计】【PyTorch】基于Basisformer时间序列锂离子电池SOC预测研究（python代码实现）的资源，重点研读所提供的Python代码，深入理解数据处理方式与模型网络结构的设计思路，尝试调整超参数以观察对预测性能的影响，从而全面掌握Basisformer在时序建模中的优势、适用边界及工程化实现路径。

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