Oracle adf af:table can not scroll page

本文介绍了一种在AF框架中优化JavaScript的方法,通过在页面加载时替换DOM元素以实现滚动功能,并利用XMLHttpRequest监听状态变化触发滚动更新。此外,还提供了一个鼠标悬停时调整表格层级的例子。
<af:document><!-- 在document下add 下面js-->
      <af:clientListener type="load" method="enableScrolling"/> 
            <af:resource type="javascript">
               function enableScrolling(e) {  
                    try{
                    var old_element = document.getElementById('tableID');  
                    var new_element = old_element.cloneNode(true);  
                    old_element.parentNode.replaceChild(new_element, old_element);  
                    }catch(e){}
                }  
                (function(open) {  
                    XMLHttpRequest.prototype.open = function(method, url, async, user, pass) {  
                        this.addEventListener("readystatechange", function() {  
                            console.log(this.readyState);  
                            enableScrolling();  
                        }, false);  
                        open.call(this, method, url, async, user, pass);  
                    };  
                })(XMLHttpRequest.prototype.open);  

            </af:resource>   


Better way .

Under af:table

<af:clientListener method="mouseOverChange" type="mouseOver" />


 <af:resource type="javascript">
          function mouseOverChange(event){
            var domElement = document.getElementById("
tableId::db");
              domElement.style.zIndex = 0; 
        }
    </af:resource>

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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