保证Ext.tree.TreeNode在视野中

最新推荐文章于 2022-07-08 20:27:39 发布
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#EXT #JavaScript #UI #ViewUI

关于如何保证Ext所构造的一棵[b]大树[/b]的任何一个节点可视，如果TreeNode.ensureVisible方法不凑效，那么下面的方法必有奇效：

node.ui.anchor.scrollIntoView(true);//参数true或者false，需要根据页面布局而定！
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【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据]（Python代码实现）内容概要：本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法，利用PyTorch框架实现，采用西储大学（Case Western Reserve University）公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络（CNN）强大的特征提取能力和长短期记忆网络（LSTM）对时序数据的建模优势，实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程，并提供了完整的Python代码实现，属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群：具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师，尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标：① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类；② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法；③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型，用于学术论文撰写或实际工业场景验证； 阅读建议：建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节，重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分，鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
基于视觉同步定位与建图（Visual-SLAM）算法的粒子群优化无人机路径规划研究（Matlab代码实现）
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基于视觉同步定位与建图（Visual-SLAM）算法的粒子群优化无人机路径规划研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于视觉同步定位与建图（Visual-SLAM）算法的粒子群优化无人机路径规划展开研究，并提供了完整的Matlab代码实现。研究结合Visual-SLAM技术实现无人机在未知环境中的自主建图与定位，利用粒子群优化（PSO）算法对路径进行智能规划，提升无人机在复杂环境下的导航效率与安全性。文中还介绍了相关技术背景，涵盖智能优化算法、路径规划、无人机应用、图像处理及MATLAB仿真等多个领域，展示了该方法在科研与工程实践中的广泛应用前景。; 适合人群：具备一定编程基础，熟悉MATLAB工具，从事无人机导航、智能优化算法、SLAM技术或自动化相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。;
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【地球引擎开发】基于差分进化算法的遥感时间序列建模测试：Google Earth Engine平台非线性函数参数优化系统验证
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内容概要：本文是一段用于测试Google Earth Engine（GEE）平台上de_optim优化算法性能的Python脚本，主要通过构建多个代数表达式模型，在不同种群规模与迭代次数组合下评估算法对时间序列数据拟合的效果。脚本自动生成含随机误差的数据集，执行差分进化优化，并导出结果资产进行断言测试，验证误差是否随迭代递减以及估计参数是否落在预设范围内。整个流程自动化地完成任务提交、等待执行及结果验证，适用于GEE环境下的算法可靠性检验。; 适合人群：熟悉Python编程与Google Earth Engine平台，具备一定遥感数据分析或算法开发经验的研发人员或科研工作者；尤其适合从事地球科学建模、时间序列分析及相关自动化测试的技术人员。; 使用场景及目标：①评估差分进化算法在GEE中拟合非线性函数的稳定性与收敛性；②验证优化过程中参数估计值是否满足边界约束条件；③构建可重复运行的自动化测试框架以支持大规模实验调度。; 阅读建议：此资源涉及GEE资产管理、任务队列控制与数学表达式动态生成，建议读者具备GEE开发基础并配置好认证环境；学习时应重点关注参数组合设计、表达式注入方式及断言逻辑实现，结合实际项目可迁移用于其他模型校准与验证任务。
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