12、Ext JS 树形组件的使用与功能拓展

Ext JS 树形组件的使用与功能拓展

1. JSON 数据支持

标准的 TreeLoader 支持特定格式的 JSON 数据,即节点定义的数组。以下是一个简化示例:

[
   { id: '1', text: 'No Children', leaf: true },
   { id: '2', text: 'Has Children',
     children: [{
       id: '3',
       text: 'Youngster',
       leaf: true
     }]
   }
]

各属性说明如下:
| 属性 | 说明 |
| ---- | ---- |
| text | 节点在树中显示的标签 |
| id | 用于唯一标识每个节点,可用于确定哪些节点被选中或展开 |
| children | 可选属性,用于定义子节点 |
| leaf | 标记节点是文件夹还是文件,叶子节点不可展开,没有文件夹的加号图标 |

默认情况下,TreeNode 会被分配一个自动生成的 ID,格式为 ynode-xx ,其中 xx 是数字。不过,你可能希望自己分配 ID 值。当展开带有子节点的节点以触发从服务器异步加载数据时,服务器脚本需要确切知道点击了哪个节点,以便返回其子节点。通过显式设置 ID,在与服务器交互时更容易匹配节点及其操作。

JSON 不仅可以初始化 id

内容概要:本文围绕新一代传感器产品在汽车电子电气架构中的关键作用展开分析,重点探讨了智能汽车向高阶智能化演进背景下,传统传感器无法满足感知需求的问题。文章系统阐述了自动驾驶、智能座舱、电动化网联化三大趋势对传感器技术提出的更高要求,并深入剖析了激光雷达、4D毫米波雷达和3D-ToF摄像头三类核心新型传感器的技术原理、性能优势现存短板。激光雷达凭借高精度三维点云成为高阶智驾的“眼睛”,4D毫米波雷达通过增加高度维度提升环境感知能力,3D-ToF摄像头则在智能座舱中实现人体姿态识别交互功能。文章还指出传感器正从单一数据采集向智能决策升级,强调车规级可靠性、多模态融合成本控制是未来发展方向。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶、传感器研发等相关领域的工程师和技术管理人员,具备一定专业背景的研发人员;; 使用场景及目标:①理解新一代传感器在智能汽车系统中的定位技术差异;②掌握激光雷达、4D毫米波雷达、3D-ToF摄像头的核心参数、应用场景及选型依据;③为智能驾驶感知层设计、多传感器融合方案提供理论支持技术参考; 阅读建议:建议结合实际项目需求对比各类传感器性能指标,关注其在复杂工况下的鲁棒性表现,并重视传感器整车系统的集成适配问题,同时跟踪芯片化、固态化等技术演进趋势。
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