Ext.data.Store介绍

本文介绍了如何在ExtJS中配置并使用Store组件,包括设置数据代理、读取器及参数加载等关键步骤。通过具体代码示例展示了如何定义Store,并进行数据的加载和操作。

var store = new Ext.data.Store({

proxy:new Ext.data.ScriptTagProxy({url:'/xxx/xx.action'}),

reader:new Ext.data.JsonReader({

totalProperty:'results',

root:'template',

id:'id'

},Ext.data.Record.create([

{name:'templateid',mapping:'id',type:'int'},

{name:'templatename',mapping:'name'},

{name:'templateuser',mapping:'user'}

]))

});

store.load({params:{start:0, limit:10}});


方法: Store( Object config ) 构造, config定义为...

{ autoLoad : Boolean/Object, //自动载入

baseParams : Object, //只有使用httpproxy时才有意义

data : Array, //数据

proxy : Ext.data.DataProxy,//数据代理

pruneModifiedRecords : boolean,//清除修改信息 reader : Ext.data.Reader, //数据读取器

remoteSort : boolean, //远程排序?

sortInfo : Object, //{field: "fieldName", direction: "ASC|DESC"}这样的排序对象

url : String, //利用url构造HttpProxy

}



你可以得到一个store 的长度:

store.data.items.length

你也可以得到store 中的某个值日。

方法是 store.data.item(i).name //name 是字段名称
【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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