Ext实现页面表单Enter全键盘导航

本文介绍了一种在Web应用中实现全键盘导航的方法,通过监听Enter键来模拟Tab键的行为,从而帮助用户更高效地填写表单。代码示例基于Ext框架。

 在web软件中,很多时候我们希望提供用户一个键盘表单导航的功能,使用Enter代替tab实现表单的导航。
思路基本就是遍历页面的input字段,为每个表单项增加一个enter键的监听,如果出发了enter键则程序在触发tab键即可。

下面是在ext中实现的键盘导航的代码。

 

  1. **
  2. * 表单全键盘导航功能
  3. * index:可选参数,用于设定页面加载完成后默认获取焦点的表单项,支持索引号和id/dom类型参数传入。
  4. */
  5. var keyNav = function(index){
  6.     var run=function(){
  7.         var all=Ext.DomQuery.select('input[type!=hidden]'); //查找所有非隐藏的录入向(ext中select都是用input模拟的所以这里不用找select)
  8.         Ext.each(all,function(o,i,all){ //遍历并添加enter的监听
  9.             Ext.get(o).addKeyMap({
  10.                 key : 13,
  11.                 fn : function() {
  12.                     try{all[i+1].focus()}catch(e){event.keyCode=9}
  13.                     if(all[i+1]&&/button|reset|submit/.test(all[i+1].type)) all[i+1].click();   //如果是按钮则触发click事件
  14.                     return true;
  15.                 }
  16.             })
  17.         });
  18.         document.body.focus();  //使页面获取焦点,否则下面设定默认焦点的功能有时不灵验
  19.         try{
  20.             var el;
  21.             if(typeof eval(xFocus)=='object'){  //如果传入的是id或dom节点
  22.                 el=Ext.getDom(xFocus).tagName=='input'?Ext.getDom(xFocus):Ext.get(xFocus).first('input',true);  //找到input框
  23.             }else{
  24.                 el=all[xFocus||0];  //通过索引号找
  25.             }
  26.             el.focus();
  27.         }catch(e){} 
  28.     }
  29.     Ext.isReady?run():Ext.onReady(run);  //页面加载完成后添加表单导航
  30. }
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以升分割效果。
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