FCK使用手记1(源代码如何显示FCK编辑器面板的)

本文详细解析了FCK在线编辑器的工作原理,包括版本介绍、实例创建过程及面板显示机制,揭示了FCK如何通过动态创建iframe实现编辑器功能。

    由于业务需求,公司在前一段时间在工程项目中引入了FCK在线编辑器,使用了一段时间后,发现难以满足目前的要求,于是需要对一些源代码进行修改,今天使用fireBug进行了一下跟踪,觉得FCK的面板创建原来是这样的,挺有趣,分享下:

1、首先说明下版本,我觉得这个很重要,现在网上很多教程都不说明版本,所以有时候照着做了半天,才发现版本不对,纯属白忙活。当然我现在说的和版本应该关系不大,因为这里不涉及到如何进行配置。公司使用的版本是FCKeditor_2.6.3和配套的java_core_2.4。

2、FCK实例的创建,我使用的是JAVAScript来创建的FCK实例,在使用var oFckeditor = new FCKeditor('content');时,在fckeditor/fckeditor.js中你将创建一个FCK的实例,进行一些基本设置后,我采用了oFckeditor.CreatHtml()方法创建FCK编辑器。

3、在oFckeditor.CreatHtml()这个方法中,调用了两个方法,我们说第2个方法——_GetIframeHtml(),这个方法创建了一个IFrame元素,iframe元素的src属性指向了editor/fckeditor.html这个页面,也就是说FCK编辑器真正的面目就在这个页面上。

4、到这里我们就明白了,FCK面板的显示是在你的页面中用javascript动态创建了一个iframe,iframe装载了fckeditor.html这个页面,然后通过你的DIV对像加入这个iframe就可以了。

     呵呵,如有不正确的地方,大家多多指正,其实追踪源代码真的很有意思。由于需要比较多的修改FCK,如果大家有什么好的资料,请传阅于我,谢谢。

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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