为什么点击事件绑定不上???

starrycheng 2017-05-20 10:06:11
AJAX请求完数据,动态填充表格,表格中有按钮。
$('#wh_InOut>tbody').append('<tr>'
+ '<td>' + this.Ower + '</td>'

+ '<td>' + this.Region + '</td>'
+ '<td class="text-right">'
+ '<button onclick="clickWh_InOut(event);" data-ower="' + this.Ower + '" data-epc="' + this.EPC + '" data-status="' + this.Status + '" class="wh_InOut_Bt btn-info btn btn-xs" data-toggle="modal" data-target="#myModalWHInOut">' + (this.Status === 0 ? '你好' : '不好') + '</button>'
+ '</td>'
+ '</tr>');
});

用” $('.wh_InOut_Bt').click“不行,因为Button是Ajax请求回来,手动添加的HTML元素,$('.wh_InOut_Bt')获得不了元素。

如果用onclick="clickWh_InOut(event);"事件,然后在$(function () {})中定义 var clickWh_InOut = function (event) {})定义一个函数,却提示“”WHInOut.aspx:1 Uncaught ReferenceError: clickWh_InOut is not defined
at HTMLButtonElement.onclick (WHInOut.aspx:1)“”


为什么呢??? 之前解决过这个问题,忘记了。求大师指教。
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天际的海浪 2017-05-20
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引用 5 楼 starrycheng 的回复:
[quote=引用 4 楼 qq_29594393 的回复:] 原因是,绑定事件的时候,你还没有生成元素,选不到,所以没有绑定事件, 方法1. 在回调函数里面绑定事件,也就是放在生成html的代码后面 方法2,delegate 事件委托,就是为将来(现在还不存在的dom)绑定事件
事件委托该怎么写? 大师?[/quote]

$("#wh_InOut").on("click", ".wh_InOut_Bt", function(event){  });

天际的海浪 2017-05-20
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$("#wh_InOut").on("click", ".wh_InOut_Bt", function(event){ });
当作看不见 2017-05-20
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<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>show</title>
</head>
<body>
</body>
</html>
<script src="js/jquery.min.js"></script>
<script>
//先绑定事件
    $("body").delegate("button","click",function () {
        alert(1);
    })
//后添加元素
    $("body").append("<button>ss</button>");
</script>

starrycheng 2017-05-20
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引用 4 楼 qq_29594393 的回复:
原因是,绑定事件的时候,你还没有生成元素,选不到,所以没有绑定事件, 方法1. 在回调函数里面绑定事件,也就是放在生成html的代码后面 方法2,delegate 事件委托,就是为将来(现在还不存在的dom)绑定事件
事件委托该怎么写? 大师?
当作看不见 2017-05-20
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原因是,绑定事件的时候,你还没有生成元素,选不到,所以没有绑定事件, 方法1. 在回调函数里面绑定事件,也就是放在生成html的代码后面 方法2,delegate 事件委托,就是为将来(现在还不存在的dom)绑定事件
starrycheng 2017-05-20
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$('.wh_InOut_Bt').on('click', clickWh_InOut); 这样手动绑定了一下搞定了
starrycheng 2017-05-20
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引用 1 楼 zzgzzg00 的回复:
代理 自己查下delegate
如何 查能不能详细点
似梦飞花 2017-05-20
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代理 自己查下delegate
内容概要:本文提出一种基于鱼鹰优化算法(OOA)优化的CNN-BiGUR-Attention混合模型,用于提升短期风电功率预测的精度与稳定性,采用Matlab实现代码仿真。该模型融合卷积神经网络(CNN)提取输入数据的局部空间特征,利用双向门控循环单元(BiGUR)捕捉风速、功率等时间序列的前后向动态依赖关系,并引入注意力机制自适应强化关键时间步的特征权重,从而增强模型对非平稳风电数据的表征能力;进一步,采用OOA算法对模型超参数进行全局寻优,有效提升模型收敛速度与泛化性能。研究基于实际风电场历史数据开展实验验证,结果表明,该方法相较传统模型在预测精度、鲁棒性和误差抑制方面表现更优,适用于高比例可再生能源接入背景下的电力系统调度需求。; 适合人群:从事新能源发电预测、电力系统优化调度、智能算法与深度学习融合应用等方向的科研人员及工程技术人员,尤其适合具备Matlab编程能力、熟悉时间序列建模与深度学习框架的研究者。; 使用场景及目标:①实现风电场短期功率高精度预测,支撑电网安全稳定调度与能量管理;②为深度学习模型结构设计与智能优化算法联合调参提供实践范例;③推动人工智能技术在可再生能源预测、智能电网运行等领域的落地应用。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码深入理解CNN-BiGUR-Attention网络架构搭建、注意力机制实现方式及OOA优化流程,重点关注数据预处理、模型训练与参数调优细节,可通过替换不同风电数据集进行对比实验,进一步掌握模型迁移能力与适应性。

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