21、数据处理与模态窗口应用实践

数据处理与模态窗口应用实践

在实际的开发工作中,我们常常会遇到各种需求,比如从数据中生成 PDF 文件,以及利用模态窗口优化用户体验等。下面将详细介绍相关的实现过程和技术细节。

从 Dataverse 创建 PDF 文件

在处理数据时,有时需要将其以 PDF 格式呈现给用户。实现这一功能的步骤如下:
1. 初始化 PDF 文件名 :使用从 Liquid 块获取的 PDF 文件名初始化 PDFfileName 变量。
2. 构建 PDF 文件的 URL :使用组织 URL、实体集名称和实体 ID 构建 PDF 文件的 URL。组织 URL 从站点设置 { {settings['OrgUrl']}} 中获取,这是一种良好的实践,因为无法通过环境或页面以其他方式获取组织 URL。
3. 创建 HTML 锚标签 :动态创建一个 HTML 锚标签 <a> 用于 PDF 下载链接,并将其 href 属性设置为构建的 PDF URL。
4. 设置锚标签的文本内容 :使用 PDF 文件名作为锚标签的文本内容,使其对用户可见。
5. 将锚标签添加到表单指定部分 :将锚标签添加到表单上由 ID downloadpdf 标识的指定部分。

以下是相关的 JavaScript 代码示例: <

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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