wicket 简单使用 陆续更新

本文介绍了Wicket框架中一些高级的使用技巧,包括如何通过设置button的setDefaultFormProcessing来调整表单提交行为;如何在需要时引入jQuery Validate进行表单验证;如何自定义DropDownChoice的默认选项以及响应选项改变时的操作;如何隐藏页面元素;以及如何让AjaxButton支持jQuery Validate验证。
[color=darkred]1.[/color]button的[color=darkred]setDefaultFormProcessing(false)[/color]方法可以在表单提交的时候只调用button的onSubmit方法,
当true的情况将先调用form的onSubmit方法再调用button的onSubmit方法,默认为true。
[color=darkred]2.在需要的时候增加js[/color]

public class JQueryValidateBehavior extends AbstractBehavior {
private static final ResourceReference JQUERY_VALIDATE = new JavascriptResourceRefernce(JQueryValidateBehavior.class,"jquery.js");

public void renderHead(IHeaderResponse response) {
super.renderHead(response);
response.renderJavascriptReference(JQUERY_VALIDATE);
}
}
在page的form中只需要add(new JQueryValidateBehavior());

[color=darkred]3.在使用DropDownChoice的时候如果想一直显示 "请选择" 或 "请选择省份" 或 根本不想显示[/color]
DropDownChoice<Province> _province = new DropDownChoice<Province>("wicketId",new Model<Province>(province),List<Province>provinceList,new ChoiceRenderer("name","id")){
@Override
protected CharSequence getDefaultChoice(Object arg0){
return new AppendingStringBuffer("\n<option selected="\"selected\" value=\"\">").append("请选择省份").append("</option>");
//return null; 根本不显示默认的"请选择"
}
};
//如果想根据省份得到城市需要如下操作
_province.add(new AjaxFormComponentUpdatingBehavior("onchange")){
protected void onUpdate(AjaxRequestTarget target){
Province province = _province.getModelObject().getId());
List<City> cityList = xxxManager.getCityByProvince(province.getId());
//_city同样是DropDownChoice或者 ListMultipleChoice
_city.setChoice(new Model((Serializable)cityList));
target.addComponent(_city);
}
};

[color=darkred]4.隐藏 setVisible 使用[/color]
xxx控件.setOutputMarkupPlaceholderTag(true).setVisible(true);//false;
或者
xxx控件.add(new SimpleAttributeModifier("style","display:none"));

[color=darkred]5.AjaxButton 同样支持JQuery validate验证[/color]
自己做个AjaxButton和原有的AjaxButton一样
因为这里需要使用JQuery Validate 所以需要修改AjaxButton 里的 getEventHandler();
protected CharSequence getEventHandler(){
return new AppendingStringBuffer("if(jQuery('#"+AjaxButton2.this.getForm().getMarkupId()+"').valid()){"+super.getEventHandler()+";return false;}else{return false;}");
}
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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