Ext Js 表单加载数据出错

本文介绍了一个使用ExtJS框架创建表单的例子,在不同浏览器上出现的加载问题。作者发现表单在IE浏览器中能够正常加载,但在Firefox浏览器中却加载失败。提供了完整的源代码供分析。
大家好,我做了一个简单的表单,加载表单的数据时,使用ie 可以加载成功,表单中的字段可以显示值,但是使用firefox就加载失败,不知道是什么原因,下面是我的源码,大家帮我看一下。

<html>
<head>
<title>第四章练习</title>
</head>
<link rel="stylesheet" type="text/css" href="../../ext-2.3.0/resources/css/ext-all.css"/>
<script type="text/javascript" src="../../ext-2.3.0/adapter/ext/ext-base.js"></script>
<script type="text/javascript" src="../../ext-2.3.0/ext-all.js"></script>
<script type="text/javascript">
Ext.onReady(function(){
//下面是用来检查Ext 的头文件 是否正常加载
//Ext.MessageBox.alert("提示","测试Ext的头文件是否加载成功");
Ext.BLANK_IMAGE_URL="../../ext-2.3.0/resources/images/default/s.gif";
Ext.QuickTips.init();
var prodectForm = new Ext.form.FormPanel({
title:'表单加载例子',
applyTo:'form',
frame:true,
width:250,
height:230,
labelSeparator:':',
labelAlign:'right',
labelWidth:80,
items:[
new Ext.form.TextField({
fieldLabel:'名称',
value:'U 盘'
}),
new Ext.form.NumberField({
fieldLabel:'价格',
value:'100'
}),
new Ext.form.DateField({
fieldLabel:'购买日期',
value: new Date(),
format:'Y-m-d',
readOnly:true
}),
new Ext.form.TextArea({
fieldLabel:'产品简介',
width:150,
height:80,
name:'productName',
id:'productName'
})
],
buttons:[
new Ext.Button({
text:'加载产品简介',
handler:function()
{
prodectForm.form.load({
waitMsg:'正在加载产品简介信息',
waitTitle:'提示',
url:'http://localhost:8080/ExtTest/loadForm.jsp',
method:'GET',
success:function(form,action)
{
Ext.MessageBox.alert("提示","产品信息加载成功!!!");
},
failure:function(form,action)
{
Ext.MessageBox.alert("提示","产品信息加载失败!!!"+action.failureType+"=="+action.result);
}
})
}
})
]
});
});
</script>
<body>
<table>
<tr>
<td>
</td>
</tr>
<tr>
<td width=100>
</td>
<td>
<div id="form"></div>
</td>
</tr>
</table>
</body>
</html>
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值