dwz菜单改进

本文介绍了一项针对现有JS框架的改进措施,通过修改框架内的JS代码来解决复杂界面导致的兼容性开发难题,降低了开发成本并提升了整体效率。

    与另一家公司合作开发一个小项目,用他们的框架。

 

    很多地方不完善,需要花时间改进。

 

    已有后台主界面,点击左侧的树,添加navtab后不是加载的iframe,当右侧功能很复杂时,将加大开发难度,多花费一大半的时间做界面的兼容性开发。

 

    为避免这种情况,并不影响他们已有功能。特修改js代码。

 

 

	function onClick(e, treeId, treeNode, clickFlag) {
		if(treeNode.trl){
			//把打开的navTab页面标记为需要"重新载入"
			navTab.reloadFlag(treeNode.id);  
			navTab.openTab(treeNode.id, treeNode.trl, { title:treeNode.name, fresh:false, data:{} });
		}
	}

 

 

    改进为:

 

 

	function onClick(e, treeId, treeNode, clickFlag) {
		if(treeNode.trl){
			//把打开的navTab页面标记为需要"重新载入"
			navTab.reloadFlag(treeNode.id);  
			
			var external = true;
			
			if(treeNode.trl){
				if(treeNode.trl.substring(0,3) == 'web'){
					external = false;
				}
			}
			
			navTab.openTab(treeNode.id, treeNode.trl, { title:treeNode.name, fresh:false, external:external, data:{} });
		}
	}

 

 

     之所以硬编码写'web',是关于权限之部分的功能将重新开发,等开发完后,这部分将可以通过数据库数据控制。

 

 

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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