javacript实现TreeView中checkBox的选择

转录组PCA分析3大常见误区:数据标准化、离群样本与批次效应处理 本文深入探讨转录组PCA分析中的三大常见误区:数据标准化、离群样本识别与批次效应处理。通过实战案例和R代码演示,揭示如何优化PCA结果以提升生物学解释力,特别关注数据标准化策略的选择和批次校正方法的应用,帮助研究者避免常见陷阱并获得可靠的转录组分析结果。 阅读详情
/***************************************************************************************
Name: Client Javascript for ASP.NET 2.0 TreeView
Description: ASP.NET 2.0 TreeView lack for client operation. This set of functions provide
    some supports. Includes:
    * get node
    * change checkbox status of parent and child nodes
我转载下面这仁兄的,它是javacript高手。大家要是有不明白的给他发电邮。我自己加了点东西。方便有用之人。 把整个页面复制建立一个js文件,加载到你的项目中去,就可以用里面的函数了。
Author: Zhangtao, zhangtao.it@gmail.com
Date:   2006-03-30
Commonts:
***************************************************************************************/

//set child nodes checkbox status
function TV2_SetChildNodesCheckStatus(node,isChecked)
{
    var childNodes = TV2i_GetChildNodesDiv(node);
    if(childNodes == null)
        return;
       
    var inputs = WebForm_GetElementsByTagName(childNodes,"INPUT");
    if(inputs == null || inputs.length == 0)
        return;

    for(var i = 0; i < inputs.length; i++)
    {
        if(IsCheckBox(inputs[i]))
            inputs[i].checked = isChecked; 
    }
}  

//我自已加上去的
function TV2_SetParentsCheckedStatus(tree,node,isChecked)
{
    if(node==null)
    return;
    var parent=TV2_GetParentNode(tree,node)
    if(parent==null)
    return;
    var flag=0;
   
    if(!isChecked)
    {
    //alert("start");
        var childNodes=TV2_GetChildNodes(tree,parent);
        var mm=childNodes.length;
       
        for(var i=0;i<childNodes.length;i++)
        {
        var item=childNodes[i];
        var value= TV2_NodeGetChecked(item);
            if(value)
            {
                flag=flag+1;
            }
        }
     }
       
     //还有同深度的节点选中.
    if(flag>0)
           return; 
    while(1)
    {
        TV2_NodeSetChecked(parent,isChecked);
        parent=TV2_GetParentNode(tree,parent);
        if(parent==null)
         break;
    }
}

//change parent node checkbox status after child node changed
function TV2_NodeOnChildNodeCheckedChanged(tree,node,isChecked)
{
    if(node == null)
        return;
            
    var childNodes = TV2_GetChildNodes(tree,node);
   
    if(childNodes == null || childNodes.length == 0)
     {
        return;
     }   
   
    var isAllSame = true;

    for(var i = 0; i < childNodes.length; i++)
    {
        var item = childNodes[i];
        var value = TV2_NodeGetChecked(item); //循环节点的checked值
       
        if(isChecked != value) //只要某一个子节点与父节点的checked值不同时,就要跳出循环
        {
            isAllSame = false;
            break;
        }
    }

    var parent = TV2_GetParentNode(tree,node);
    if(isAllSame)
    {
    //相同时
        TV2_NodeSetChecked(node,isChecked);       
        TV2_NodeOnChildNodeCheckedChanged(tree,parent,isChecked);
    }   
    else
    {   
        TV2_NodeSetChecked(node,false); 
        TV2_NodeOnChildNodeCheckedChanged(tree,parent,false);
    }
}

//get node relative element(etc. checkbox)
function TV2_GetNode(tree,element)
{
    var id = element.id.replace(tree.id,"");  
    id = id.toLowerCase().replace(element.type,"");   
    id = tree.id + id;
   
    var node = document.getElementById(id);
    if(node == null) //leaf node, no "A" node
        return element;
    return node;
}

//get parent node
function TV2_GetParentNode(tree,node)
{
    var div = WebForm_GetParentByTagName(node,"DIV");
   
    //The structure of node: <table>information of node</table><div>child nodes</div>
    var table = div.previousSibling;
    if(table == null)
        return null;  
  
    return TV2i_GetNodeInElement(tree,table);
}

//get child nodes array
function TV2_GetChildNodes(tree,node)
{
    if(TV2_NodeIsLeaf(node))
        return null;
   
    var children = new Array();
    var div = TV2i_GetChildNodesDiv(node);
    var index = 0;
   
    for(var i = 0; i < div.childNodes.length; i++)
    {
        var element = div.childNodes[i];       
        if(element.tagName != "TABLE")
            continue;
       
        var child = TV2i_GetNodeInElement(tree,element);
        if(child != null)
            children[index++] = child;
    }
    return children;
}

function TV2_NodeIsLeaf(node)
{
    return !(node.tagName == "A"); //Todo
}

function TV2_NodeGetChecked(node)
{
    var checkbox = TV2i_NodeGetCheckBox(node);  
    return checkbox.checked;
}

function TV2_NodeSetChecked(node,isChecked)
{
    var checkbox = TV2i_NodeGetCheckBox(node);
    if(checkbox != null)
     checkbox.checked = isChecked;
}

function IsCheckBox(element)
{  
    if(element == null)
        return false;
    return (element.tagName == "INPUT" && element.type.toLowerCase() == "checkbox");
}

//get tree
function TV2_GetTreeById(id)
{
    return document.getElementById(id);
}

//////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//private mothods, with TV2i_ prefix
//////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////

//get div contains child nodes
function TV2i_GetChildNodesDiv(node)
{
    if(TV2_NodeIsLeaf(node))
        return null;
       
    var childNodsDivId = node.id + "Nodes";
    return document.getElementById( childNodsDivId );
}

//find node in element
function TV2i_GetNodeInElement(tree,element)
{
    var node = TV2i_GetNodeInElementA(tree,element);
    if(node == null)
    {
        node = TV2i_GetNodeInElementInput(tree,element);
    }
    return node;
}

//find "A" node
function TV2i_GetNodeInElementA(tree,element)
{
    var as = WebForm_GetElementsByTagName(element,"A");
    if(as== null || as.length == 0)
        return null;

    var regexp = new RegExp("^" + tree.id + "n//d+$");

    for(var i = 0; i < as.length; i++)
    {
        if(as[i].id.match(regexp))
        {
            return as[i];
        }
    }     
    return null;
}

//find "INPUT" node
function TV2i_GetNodeInElementInput(tree,element)
{
    var as = WebForm_GetElementsByTagName(element,"INPUT");
    if(as== null || as.length == 0)
        return null;
       
    var regexp = new RegExp("^" + tree.id + "n//d+");

    for(var i = 0; i < as.length; i++)
    {
        if(as[i].id.match(regexp))
        {
            return as[i];
        }
    }     
    return null;
}

//get checkbox of node
function TV2i_NodeGetCheckBox(node)
{
    if(IsCheckBox(node))
        return node;
       
    var id = node.id + "CheckBox";
    return document.getElementById(id);  
}
WQ7033开发指南(应用篇)之2.1 主函数详解(1) 整个系列文章查看: ​​​​​​WQ7033开发指南汇总 目录 1.函数模块位置 2.函数main_chip_init()解析 2.1 cal_data_ana_load() 2.2 函数iot_cache_restore_register()解析 3.函数iot_soc_chip_init()解析 3.1 soc芯片初始化的低功耗使能 3.2 分支预设功能使能 3.3 数据异常中止使能 3.4 外围低速总线访问路径使能 3.5 1.8V DCDC功能配置 3.6 ADC配.. 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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daniel.wuz 149

为TreeView添加复选框 以及复选框的联动....吐血奉献 虽然不是原创

html:要注意 这里的 ShowCheckBoxes="ALL" 为所有的节点添加CheckBox        asp:TreeView ID="TreeView1" runat="server" Height="178px"            Width="96px"  ShowLines="True" ShowCheckBoxes="All">        asp:TreeV

gooluk的专栏 1484

实现了CheckBox连动效果的treeview

//  Copyright (c) 2000-2003 Microsoft Corporation.  All Rights Reserved.//---------------------------------------------------------------------->public:component tagname=treeview literalcontent=true

dadou 1456

如何给TreeView中的每一项加上可复选框的CheckBox?

TreeView不能像ListView中的CheckBox一样多选,只能用StateImage,效果不错,但不是CheckBox,而是画一个打勾的图形(Index=3)。当某个Item被选中后,前面就出现这个打勾的图标,当再次点击时,打勾的图标就消失。在TreeView的OnClick事件中添加如下代码: if TreeView2.Selected.StateIndex &...

weixin_34067980的博客 1081

TreeView中CheckBox的使用

要求如下: 1、判断同级节点是否全部选中,从第一个节点开始 2、判断同级节点是否全未选中,从第一个节点开始 3、如果该节点选中,则其子节点全部选中,反之亦然 4、如过该节点选中,则其父节点依次选中 5、如果该节点没有选中,且同级节点全未选中,则取消父节点 #region 判断同级节点是否全部选中,从第一个节点开始 private bool IsAllCh

梦之颠——应用与二次开发专栏 1974

javascrip实现:若选中TreeView的父节点checkbox,则其子节点全部选中

这里用javascript 方法实现了TreeView的checkbox选中的效果:1:选中父节点的时候,其子节点将自动选中;2:若父节点不选中,其子节点也全部选中;2:若其中一个子节点uncheck的时候,其父节点的状态就不选中。该方法在IE7 和firefox下均可执行:  Untitled Page <!--

琉璃色 1131
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KeequenLiu
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