通过开关控件设置字段值

1.场景介绍

在视图页面下,有时需要在视图页面直接进行业务状态的修改,本文将介绍如何实现这一效果。

#2.效果展示

以供应商状态的启用禁用为例,效果如下:

ButtonControlActivity-01.png

#3.实现思路

1.在视图页面加入方法,向后台发送请求修改数据库内容。请求的url可采用/api/lowcode/models/actions/save。详情可参考表单事件接口说明 (opens new window)

2.修改对应显示字段的格式,向其中添加链接更改对应的值并调用之前添加的方法。

#4.操作步骤

#4.1 建立后台请求方法

操作步骤以供应商状态的启用禁用为例,状态为一个开关字段。

进入供应商的视图页面,点击视图设置-高级设置,添加如下图所示的方法。

ButtonControlActivity-01.png

代码如下

//保存低开数据模型,可根据是否还有ID,做新增修改操作。如果数据信息没有ID,新增数据,含有ID,更新数据。
//参数entityName表示要存到的实体名称,partUpdate表示是否部分更新(属性不为null才更新),默认false。
let url = "/api/lowcode/models/actions/save?entityName=com.primeton.supplier.entity.Supplier&partUpdate=true"
this.Ajax.put(url, {
    "models": [
        {
            "status": status,
            "id": id
        }
    ]
},false)

#4.2 修改显示字段格式

进入视图设置-显示字段,点击状态字段的格式列。

ButtonControlActivity-01.png

开启链接,并在格式中加入代码,使点击状态列时,对当前状态取反并调用方法保存到数据库。

ButtonControlActivity-01.png

更多请参见EOS Low-Code Platform 8

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小,其中每个变量的取区间都是 [-1, ...
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