FCK 相关函数




获取FCK的实例
FCKeditorAPI是FCKeditor加载后注册的一个全局对象,利用它我们就可以完成对编辑器的各种操作。
在当前页获得 FCK 编辑器实例:
var Editor = FCKeditorAPI.GetInstance('InstanceName');
从 FCK 编辑器的弹出窗口中获得 FCK 编辑器实例:
var Editor = window.parent.InnerDialogLoaded().FCK;
从 框架页面的子框架中获得其它子框架的 FCK 编辑器实例:
var Editor = window.FrameName.FCKeditorAPI.GetInstance('InstanceName');
从页面弹出 窗口中获得父窗口的 FCK 编辑器实例:
var Editor = opener.FCKeditorAPI.GetInstance('InstanceName');
FCK获取焦点
获 取焦点是否在FCK中:
oEditor.HasFocus
FCK获取焦点:
oEditor.Focus();// 获取焦点
获取和设置FCK的内容
获得 FCK 编辑器的内容:
oEditor.GetXHTML(formatted); // formatted 为:true|false,表示是否按HTML格式取出。
设置 FCK 编辑器的内容:
oEditor.SetHTML("content", false); // 第二个参数为:true|false,是否以所见即所得方式设置其内容。
插入内容到 FCK 编辑器:
oEditor.InsertHtml("html"); // "html"为HTML文本
检查 FCK 编辑器内容是否发生变化:
oEditor.IsDirty();
// 获取编辑器中HTML内容
function getEditorHTMLContents(EditorName) {
var oEditor = FCKeditorAPI.GetInstance(EditorName);
return(oEditor.GetXHTML(true));
}

// 获取编辑器中文字内容
function getEditorTextContents(EditorName) {
var oEditor = FCKeditorAPI.GetInstance(EditorName);
return(oEditor.EditorDocument.body.innerText);
}

// 设置编辑器中内容
function SetEditorContents(EditorName, ContentStr) {
var oEditor = FCKeditorAPI.GetInstance(EditorName) ;
oEditor.SetHTML(ContentStr) ;
}


FCK的事件处理

FCK 定义有OnComplete,OnBlur和OnFocus等事件,这样就可以使用事件的处理函数完成相应的处理。

FCK添加事件处理 函数的方法是:fckInstance.Events.AttachEvent( EventName, function)

代码
//FCKeditor 加载完成后做处理的方法
function FCKeditor_OnComplete( editorInstance )
{
editorInstance.Events.AttachEvent( 'OnBlur' , FCKeditor_OnBlur ) ;
editorInstance.Events.AttachEvent( 'OnFocus', FCKeditor_OnFocus ) ;
}

function FCKeditor_OnBlur( editorInstance )
{
//失去焦点收起工具栏
editorInstance.ToolbarSet.Collapse() ;
}

function FCKeditor_OnFocus( editorInstance )
{

editorInstance.ToolbarSet.Expand() ;
}


【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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