dzw子窗口分页

分页功能已经有分析过了,在我的博客中就能找到,这里就不在重复了。

dialog的查找功能,navtab的查找功能很简单,但是dialog的查找功能真的费了我好几个晚上不停的测试和查找相关的资料,DWZ资料真的很少,给作者留言也石沉大海。一切都靠自己摸索。

<form id="pagerForm" rel="pagerForm" method="post" action="###" onsubmit="return dwzSearch(this, 'dialog');">

这句代码非常的重要,在网络上找的半死都找不到相关的教程,结果测试老是失败,无意中下载别人的代码,一个个的参考测试才找到的原来是这句代码搞鬼,套上后一切的迷惑都烟消云散了,TMD

分页代码也有变化:


<div class="pagination" targetType="dialog" totalCount="<%=totalcount%>" numPerPage="<%=perpage%>" pageNumShown="5" currentPage="<%=currentpage%>"></div>


targetType="dialog"这个也是关键啊。。TMD,搞死人命

补充一下,还有一个细节的地方,就是列表的表格那里也有一个东东要注意的啊。

<table class="table" width="600" layoutH="138" nowrapTD="false" targetType="dialog">

targetType="dialog",看到了吧,还是这个东西,不知道让我伤心了多少回啊。。
YOLO26算法水面与液体识别+训练好的模型+393张数据集+pyqt可视化界面.zip 附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[未获取()] 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 52 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.8528** mAP50-95 | 0.3441 Precision | 0.7729 Recall | 0.8354 train/box_loss | 1.5367 train/cls_loss | 1.0228 val/box_loss | 1.6809 val/cls_loss | 1.1758 【训练过程分析】 我这次训练了52个周期,模型在训练初期确实收敛速度很快,前20个周期mAP50从0.74逐步提升至0.82,这说明模型开始适应数据集,学习到一些关键特征。但到第30个周期后,提升速度逐渐放缓,到了40个周期时,mAP50达到0.85,这个阶段的曲线走势有些像磨砂玻璃,平滑且不规则,后期更是趋于平缓,表明模型可能已经达到最优解,再继续训练可能会有少量提升但代价较大。整体而言,从loss曲线来看,训练集的box_loss和cls_loss在52个周期内分别从1.80和1.25降到1.54和1.02,下降曲线较为稳定,但到了后期,这两项指标下降幅度逐渐减缓,尤其cls_loss下降至1.10左右后趋于稳定,这可能是模型对训练数据已有了较强的泛化能力,但也提示我们分类的稳定性可能还欠些火候。 至于验证集的表现,box_lo... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。 立即下载

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