ExtJS4的HelloWorld

本文介绍了如何使用ExtJS4创建一个简单的Web应用程序。通过HTML和JavaScript的分离,实现了一个欢迎页面的展示。该示例涵盖了必要的文件结构及代码配置。

本文摘自ExtJS4官方文档

1.新建index.html

<html>
<head>
    <title>Hello Ext</title>

    <link rel="stylesheet" type="text/css" href="extjs/resources/css/ext-all.css">
    <script type="text/javascript" src="extjs/ext-debug.js"></script>
    <script type="text/javascript" src="extjs/ext-all.js"></script>
    <script type="text/javascript" src="app.js"></script>
</head>
<body>
</body>
</html>

其中

<script type="text/javascript" src="extjs/ext-all.js"></script>

在官方文档里漏掉了,要补上,app.js如下:

Ext.application({
    name: 'HelloExt',
    launch: function() {
        Ext.create('Ext.container.Viewport', {
            layout: 'fit',
            items: [
                {
                    title: 'Hello Ext',
                    html : 'Hello! Welcome to Ext JS.'
                }
            ]
        });
    }
});

 上面的程序实现了html和js的分离,执行index.html,效果如图:


OVER!

 

 

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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