extjs tabPanel window

本文展示了一个使用ExtJS框架创建的TabPanel组件示例。该示例中包含了多个面板,每个面板都设有独特的标题和背景图片,并且内含按钮元素。通过此示例可以了解如何在网页应用中实现标签页的功能。
Ext.onReady(function (){
var tabPanel = new Ext.TabPanel({
//title:'yang chun zhi',
width:500,
height:300,
enableTabScroll:true,
closable:true,
draggable:true,
renderTo:'mainDiv',
bodyStyle:"background-image:url('tree/images/image001.gif')",
items:[new Ext.Panel({
title:'独一无二',
bodyStyle:"background-image:url('tree/images/image001.jpg')",
ctCls :'tabIcon',
height:200,
html:'<input type="button" value="独一无二"/>'
}),new Ext.Panel({
title:'流年往事',
bodyStyle:"background-image:url('tree/images/image001.jpg')",
html:'<input type="button" value="流年往事"/>'
}),new Ext.Panel({
title:'至尊无上',
bodyStyle:"background-image:url('tree/images/image001.jpg')",
html:'<input type="button" value="至尊无上"/>'
}),new Ext.Panel({
title:'沉鱼落雁',
bodyStyle:"background-image:url('tree/images/image001.jpg')",
html:'<input type="button" value="沉鱼落雁"/>'
}),new Ext.Panel({
title:'黑色名单',
bodyStyle:"background-image:url('tree/images/image001.jpg')",
html:'<input type="button" value="黑色名单"/>'
}),new Ext.Panel({
title:'单身神话',
bodyStyle:"background-image:url('tree/images/image001.jpg')",
html:'<input type="button" value="单身神话"/>'
}),new Ext.Panel({
title:'幽灵禁区',
bodyStyle:"background-image:url('tree/images/image001.jpg')",
html:'<input type="button" value="幽灵禁区"/>'
}),new Ext.Panel({
title:'游戏世界',
bodyStyle:"background-image:url('tree/images/image001.jpg')",
html:'<input type="button" value="游戏世界"/>'
}),new Ext.Panel({
title:'葵花宝典',
bodyStyle:"background-image:url('tree/images/image001.jpg')",
html:'<input type="button" value="葵花宝典"/>'
})]
});

var window = new Ext.Window({
title:'春峰科技',
width:513,
height:300,
enableTabScroll:true,
closable:true,
draggable:true,
renderTo:Ext.getBody(),
items:[tabPanel]
});

window.show();
});
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。
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