eXtremeTable的“action”参数问题

本文介绍了在使用eXtremeTable时遇到的排序和过滤功能失效的问题,该问题仅出现在Internet Explorer浏览器中。文章分析了问题产生的原因在于表格组件默认开启了参数自动包含功能,导致与表单的action属性发生冲突,并给出了通过设置AutoIncludedParameters为false来解决此问题的方法。

     在缺省情况下,如果url中有action参数,则在IE中eXtremeTable中将不能排序、过滤,而在FireFox中则一切正常。这个问题的产生原因是:eXtremeTable缺省情况下AutoIncludedParameters为true,则自动将url传进来的参数用hidden field的方式继续传来传去。这个本来也没有什么问题,但是form也有action属性,这两个就产生了冲突。IE与FireFox处理冲突的方法不一样,得到了不一样的结果,这点一开始让我很郁闷。
    知道了问题所在,解决就简单了,只要将AutoIncludedParameters设为false就可以了。(我自己也不喜欢将那么多参数自动的传来传去的)。
http://fireshort.blogbus.com/logs/2087266.html

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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