EXTJS4.0 用法笔记~~ 3种和后台交互数据的方法

本文介绍了使用ExtJS进行Web开发的几种实用技巧,包括如何利用Store组件与后台交互,掌握不同场景下的表单提交方法,以及通过Ext.Ajax.request实现灵活的数据操作。
真他么不想说,现在iteye发表个文章真难,一些提示信息只能体现此网站的不专业:输入信息有误?能给个具体的提示哪里输入有误行么,正规正举的几个汉字也得罪你了.都是搞IT的,这点也做不好?.吐槽一下.希望有更多的人投诉,让其改进.

1.数据源store

store通常是作为grid的数据源,以便来更新grid的数据.其实这也是它最正规的用法,但其也可以把它作为与后台交互的一种方法,前提是只需向后台发送数据,而不需要接收后台返回的数据.

创建一个公共的store,不与任何表有联系,只需要下面简单的几句话


var publicstore = Ext.create('Ext.data.Store', {
proxy : {
type : 'ajax',
url : ''
}
});

 如果只是想往后台传个数据的话

 publicstore.proxy.url='a.action?id=1';

publicstore.load();



2.form表单的提交方法

表单提交涉及到两种,第一就是单纯的提交表单,把该表单的信息提交到后台action处理,不用任何参数

fs.form.submit( {
clientValidation : true,
url : 'saveform.action',
method : 'POST',
success : function(form, action) {
},
failure : function(form, action) {
}
});



第二,就是作为后台交互,传输数据,需加上要传输的参数


fs.form.submit( {
clientValidation : true,
url : 'delbyid.action?id=' + encodeURI(id),
method : 'POST',
success : function(form, action) {
},
failure : function(form, action) {
}
});



3.用Ext.Ajax.request

这个最简单,最方便,增删改操作都可以用,而且不用估计啥,唯一需要注意的就是网页和项目的编码格式


Ext.Ajax.request( {
timeout : 3000000,
url : 'save.action',
params : 'id='+ encodeURI(id)+ '&descr='+ encodeURI(descr) ,
success : function(response, config) {
},
failure : function(form, action) {

}
})
本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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