KnockoutJs dynamic Binding

本文介绍KnockoutJS实现动态双向绑定的方法,并通过一个具体的实例展示如何使用KnockoutJS添加数据并实时更新DOM。KnockoutJS简化了DOM操作,使开发者可以更加专注于业务逻辑。

KnockoutJs能够很方便地实现动态绑定,这种绑定是双向的,即对DOM数据源的修改会立即反映到DOM上。KnockoutJs是MVVM模式的实践者。例子如下:

<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8"/>
    <title>knockout demo</title>
    <script src="script/jquery-1.11.0.min.js"></script>
    <script src="script/knockout-3.3.0.js"></script>
    <script type="text/javascript">
        $(document).ready(function () {

            var index = 1;

            $("#btnAdd").bind("click", function () {

                var item = {
                    Id: index + 1,
                    RequestType: "ResourceRequest",
                    RequestName: "VirtualMachine"
                };

                options.records.unshift(item);
                viewModelInstance.records(options.records);
                index++;

            });

            var options = {
                records: [
                    {
                        Id: "1",
                        RequestType: "BaseType", 
                        RequestName: "BaseName"
                    }
                ]
            };

            function viewModel(option) {
                this.records = ko.observableArray(option.records);
            };

            var viewModelInstance = new viewModel(options);
            ko.applyBindings(viewModelInstance);
        });
    </script>
</head>
<body>
    <table border="1px">
        <thead>
            <tr>
                <th><a>Id</a></th>
                <th><a>RequestType</a></th>
                <th><a>RequestName</a></th>
            </tr>
        </thead>
        <tbody data-bind="foreach: records">
            <tr>
                <td data-bind="text: Id"></td>
                <td data-bind="text: RequestType"></td>
                <td data-bind="text: RequestName"></td>
            </tr>
        </tbody>
    </table>
    <br/>
    <input id="btnAdd" type="button" value="add" />
</body>
</html>
效果:

点击add按钮,增加一条数据到数据源,列表会自动增加一行,确实非常方便!

具有多种最大功率点跟踪(MPPT)方法的光伏发电系统(P&O-增量法-人工神经网络-模糊逻辑控制-粒子群优化)之使用粒子群算法的最大功率点追踪(MPPT)(Simulink仿真实现)内容概要:本文介绍了一个涵盖多个科研领域的综合性MATLAB仿真资源集合,重点聚焦于光伏发电系统中基于粒子群优化(PSO)算法的最大功率点追踪(MPPT)技术的Simulink仿真实现。文档还列举了多种MPPT方法(如P&O、增量电导法、神经网络、模糊逻辑控制等),并展示了该团队在电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划、无人机控制、信号处理等多个方向的技术服务能力与代码实现案例。整体内容以科研仿真为核心,提供大量可复现的Matlab/Simulink模型和优化算法应用实例。; 适合人群:具备一定电力电子、自动控制或新能源背景,熟悉MATLAB/Simulink环境,从事科研或工程仿真的研究生、科研人员及技术人员。; 使用场景及目标:①学习并实现光伏系统中基于粒子群算法的MPPT控制策略;②掌握多种智能优化算法在电力系统与自动化领域的建模与仿真方法;③获取可用于论文复现、项目开发和技术攻关的高质量仿真资源。; 阅读建议:建议结合提供的网盘资料,按照研究方向选取对应模块进行实践,重点关注Simulink模型结构与算法代码逻辑的结合,注重从原理到仿真实现的全过程理解,提升科研建模能力。
热成像人物检测数据集 一、基础信息 数据集名称:热成像人物检测数据集 图片数量: 训练集:424张图片 验证集:121张图片 测试集:61张图片 总计:606张热成像图片 分类类别: - 热成像人物:在热成像图像中的人物实例 - 非热成像人物:在非热成像或普通图像中的人物实例,用于对比分析 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。数据来源于热成像和视觉图像,覆盖多种场景条件。 二、适用场景 热成像监控与安防系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够在低光、夜间或恶劣环境下自动检测和定位人物的AI模型,提升监控系统的可靠性和实时响应能力。 红外视觉应用研发: 集成至红外摄像头或热成像设备中,实现实时人物检测功能,应用于安防、军事、救援和工业检测等领域。 学术研究与创新: 支持计算机视觉与热成像技术的交叉研究,助力开发新算法用于人物行为分析或环境适应型检测模型。 教育与培训: 可用于高校或培训机构,作为学习热成像人物检测和AI模型开发的教学资源,提升实践技能。 三、数据集优势 精准标注与多样性: 每张图片均由专业标注员标注,确保边界框定位准确,类别分类清晰。包含热成像和非热成像类别,提供对比数据,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 场景实用性强: 数据覆盖多种环境条件,如不同光照和天气,模拟真实世界应用,适用于复杂场景下的人物检测任务。 任务适配性高: YOLO标注格式兼容主流深度学习框架(如YOLOv5、YOLOv8等),可直接加载使用,支持快速模型开发和评估。 应用价值突出: 专注于热成像人物检测,在安防、监控和特殊环境检测中具有重要价值,支持早期预警和高效决策。
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