TabPanel下Panel的setIconClass方法无效

修复ExtJS TabPanel图标的BUG
本文介绍了在ExtJS框架中修复TabPanel组件图标显示问题的方法。通过两种不同的技术手段,包括覆盖原有方法和重写新方法,解决了setIconClass方法失效的问题。

     在使用TabPanel的时候,需要根据Panel的不同状态给改Panel设置不同的图标,由此发现了其setIconClass方法无效。google了一下,还是在EXT官方论坛上发现了解决方案。共有2种,原理类似。

方法1:覆盖原有方法

/**
 * fix for setIconClass.
 * 在TabPanel中加入的Panel,其setIconClass功能无效,该补丁修复了该BUG
 */
Ext.override(Ext.TabPanel, {
	// stash this away in TabPanel's prototype for the heck of it (oh...and
	// convenient caching)
	_initTabIconClassPatchFly : function(iconCls) {
		var oldIconClass = this.iconCls;
		var flyTabEl = Ext.fly(this.ownerCt.getTabEl(this));
		var tabSpan = flyTabEl.child('span.x-tab-strip-text');
		tabSpan.removeClass(oldIconClass);
		this.iconCls = iconCls;
		tabSpan.addClass(iconCls);
		// new code to bump over title for icon
		if (iconCls == "")
			flyTabEl.removeClass('x-tab-with-icon');
		else
			flyTabEl.addClass('x-tab-with-icon');
	},
	// instead of copy/pasting, just grab the current implementation of
	// TabPanel.initTab() for later
	_initTabBeforeSetIconClassPatch : Ext.TabPanel.prototype.initTab,
	// now override initTab()
	initTab : function(item, index) {
		// call the original implementation of initTab()
		this._initTabBeforeSetIconClassPatch(item, index);
		// and patch the Tab item's setIconClass method.
		item.setIconClass = this._initTabIconClassPatchFly;
	}
});

 

方法2:重写新方法

/**
 * 增加了setIconCls方法,用以修复setIconClass无效的BUG
 */
Ext.override(Ext.Panel, {
	setIconCls : function(i) {
		Ext.fly(this.ownerCt.getTabEl(this)).child('.x-tab-strip-text')
				.replaceClass(this.iconCls, i);
		this.setIconClass(i);
	}
});

 

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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