EXT 2.0 学习之控件介绍

本文介绍了EXT框架的基础使用方法,展示了Panel、MessageBox及TabPanel等控件的应用实例。EXT框架基于AjaxUI,用于创建美观的Web UI界面。

EXT 是一种基于Ajax UI 的框架,主是用作UI,设计出来的窗体非常的漂亮,在这里就不多说什么,看看基本的控件吧:

Demo1:Panel控件

Ext.onReady(function(){
    var obj = new Ext.Panel({
        width: 300,
        height: 200,
        items: [{
            title: "P1",
            height: 50
        }, {
            title: "P2",
            height: 50
        }, {
            title: "P3",
            height: 50
        }]
    });
    obj.render("cao");
});
效果如下:
 
Demo2:MessageBox控件
Code:
Ext.onReady(function(){
   
    Ext.MessageBox.alert("", "This is one Demo!");
    var win = new Ext.Window({
        title: "提示",
        width: 100,
        height: 110,
        html: "<input type='text' value='cao' name='myText'>"
    });
    win.show();
});
效果如下:
 
Demo3:TabPanel控件
code:
Ext.onReady(function(){
	 var tab = new Ext.TabPanel({
                    width: 300,
                    height: 400,
                    items: [new Ext.Panel({
                        title: "面板1",
                        height: 50,
			html:"<input tyep='text' value='明天更美好!'>"
                    }), new Ext.Panel({
                        title: "面板2",
                        height: 50,
			html:"<input type='button' name='MyButton'>"
                    }), new Ext.Panel({
                        title: "面板3",
                        height: 50
                    })]
                });
	tab.render("cao");

 

效果如下:

image

在这里只是简单的介绍了,这个做WEB UI 是相当的不错;目前有的OA项目中就在用这个东西哟

目前我还对这个东西不是很了解,能力有限只能为大家介绍这一点,请等我的下一篇文章出现吧

 

 
内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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