dwr addRows方法

本文详细介绍了DWR中addRows方法的使用方法及其参数options的具体配置方式,包括如何通过rowCreator和cellCreator自定义表格样式,以及如何利用cellFuncs设置数据列。
这种例子网上已经有好多了,主要是多了options参数的用法,自己发下备份,也希望对大家有所帮助。
addRows 4个参数分别为表格(table,tbody,thead,tfoot,推荐用后面三个,可以准确定位)的id,数据集合(array,list或map),一行数据的显示方法和options,具体用法如下:


dwr.util.addRows("searchResult",list,cellFuncs,{
rowCreator:function(options){
var row = document.createElement("tr");
row.onmouseover= function () {
//鼠标放上去的效果
};
row.onmouseout= function () {
//鼠标移开的效果
};
//其他事件
return row;
},
cellCreator:function(options){
var td = document.createElement("td");
//定制td属性
return td;
},
escapeHtml:false}//防止html直接显示
);

cellFuncs 里面有几个function就会出现几列数据

var cellFuncs = [
function(datas) { return datas.docType; },
function(datas) { return datas.docDt; },
function(datas) {
var inputEl = document.createElement("span");
inputEl.innerHTML = datas.docCount;
inputEl.id = datas.id+"_s";
return inputEl;
},
function(datas) {
var inputEl = document.createElement("input");
inputEl.type = "text";
inputEl.id = datas.id+"_i";
inputEl.size = 6;
inputEl.maxLength = 8;
inputEl.className = "xx";
return inputEl;
},
function(datas) {
var addButton = document.createElement("input");
addButton.type="button";
addButton.className="yy";
addButton.value="操作";
addButton.onclick=function(){
checkInputNum(datas);
}
return addButton;
}
];


最后的options的几个参数如下:
rowData: 相当于cellFuncs 的datas,表示一行数据。
rowIndex: 数据集合的索引,如果是map则为key,从0开始计数。
rowNum: 跟rowIndex差不多,不过这个表示该容器现有的数据条数,而不是索引。
data: cellCreator里面适用,表示该td里面的内容。
cellNum: cellCreator里面适用,表示该td的所在的列数。

如果有什么问题可以给我留言。
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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