Extjs Form表单注意事项

最新推荐文章于 2024-11-15 09:01:17 发布
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本文深入探讨了使用ExtJS构建复杂表单时的关键技术，包括如何正确配置组合框（combox）以实现自动提交，以及如何通过指定hiddenValue、hiddenName等属性来解决数据传递问题。同时，文章详细解释了如何为radio、checkbox控件设定inputValue和name值，以确保表单数据能够被正确绑定并自动提交。
1、Extjs 表单最开始new 一个表单，然后在里面布局，到控件分布前layout置为 form
2、combox 要指定hiddenValue,hiddenName,因为视图下拉里面的值无法应用到自动提交中，需要指定一个隐藏框接收
3、对于radio,checkbox,要指定inputValue 这样可以满足自动提交.radio分给，还要指定相同命名的name值
满足上面条件，再复杂的表单也可以与一条记录绑起来，并自动设置
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Extjs4之动态添加FormPanel
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2机5节点系统潮流仿真模型（Simulink仿真实现）
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基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究（Matlab代码实现）
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基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究了一种基于遗传算法的新型任务调度算法，旨在优化异构分布式系统中的任务分配与执行效率。通过Matlab代码实现，该算法利用遗传算法的全局搜索能力，解决任务调度中的复杂优化问题，提升系统资源利用率和任务完成速度。文中详细阐述了算法的设计思路、编码方式、适应度函数构建及交叉变异操作，并通过仿真实验验证了其相较于传统方法在调度性能上的优越性。; 适合人群：具备一定编程基础，熟悉Matlab工具，从事分布式系统、任务调度或智能优化算法研究的研究生及科研人员。; 使用场景及目标：①应用于异构计算环境下的高效任务调度；②为科研人员提供遗传算法在调度领域应用的完整实现案例，支持进一步改进与对比实验；③服务于高校教学与课程设计中关于智能优化算法的实践环节。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行调试与运行，深入理解遗传算法在任务调度中的具体实现细节，并可通过修改参数或引入其他优化策略开展扩展性研究。
基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机）（Matlab代码实现）
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基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机）（Matlab代码实现）内容概要：本文档介绍了基于遗传算法的微电网调度模型，涵盖风能、太阳能、蓄电池和微型燃气轮机等多种能源形式，并通过Matlab代码实现系统优化调度。该模型旨在解决微电网中多能源协调运行的问题，优化能源分配，降低运行成本，提高可再生能源利用率，同时考虑系统稳定性与经济性。文中详细阐述了遗传算法在求解微电网多目标优化问题中的应用，包括编码方式、适应度函数设计、约束处理及算法流程，并提供了完整的仿真代码供复现与学习。此外，文档还列举了大量相关电力系统优化案例，如负荷预测、储能配置、潮流计算等，展示了广泛的应用背景和技术支撑。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能电网优化研究的工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习遗传算法在微电网调度中的具体实现方法；②掌握多能源系统建模与优化调度的技术路线；③为科研项目、毕业设计或实际工程提供可复用的代码框架与算法参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节，重点关注目标函数构建与约束条件处理，同时可参考文档中提供的其他优化案例进行拓展学习，以提升综合应用能力。
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