angularjs的前端使用

 第一步导入:
<script src= "pagination.js"></script>

 第二步:在模块使用控制器中添如下代码:
 //分页查询
    //重新加载列表 数据
    $scope.reloadList = function () {
        //切换页码
        $scope.findPage($scope.paginationConf.currentPage, $scope.paginationConf.itemsPerPage);
    }

    //分页控件配置
    $scope.paginationConf = {
        currentPage: 1,
        totalItems: 10,
        itemsPerPage: 10,
        perPageOptions: [10, 20, 30, 40, 50],
        onChange: function () {
            $scope.reloadList();//重新加载
        }
    };

    //分页
    $scope.findPage = function (page, rows) {
        $http.get('../brand/findPage/' + page + '/' + rows).success(
            function (response) {
                $scope.list = response.rows;
                $scope.paginationConf.totalItems = response.total;//更新总记录数
            }
        );
    }
})
 

第三步:循环显示数据

<tr ng-repeat="brand in list">
    <td><input type="checkbox"></td>
    <td>{{brand.id}}</td>
    <td>{{brand.name}}</td>
    <td>{{brand.firstChar}}</td>
</tr>

第四步:在页面分页的</table>下调用

<!-- 分页 -->
<tm-pagination conf="paginationConf"></tm-pagination>
 

内容概要:本文档详细介绍了如何在MATLAB环境下实现CNN-GRU(卷积门控循环单元)混合模型的多输入单输出回归预测。项目旨在通过融合CNN的局部特征提取能力和GRU的时序依赖捕捉能力,解决传统序列模型在处理非线性、高维、多输入特征数据时的局限性。文档涵盖了项目背景、目标、挑战及其解决方案,强调了模型的轻量化、高效性和可视化全流程追踪等特点。此外,还提供了具体的应用领域,如智能电网负荷预测、金融时间序列建模等,并附有详细的代码示例,包括数据加载与预处理、网络结构定义、训练选项设置、模型训练与预测以及结果可视化等步骤。; 适合人群:对深度学习有一定了解,特别是对时间序列预测感兴趣的科研人员或工程师。; 使用场景及目标:①需要处理多输入单输出的非线性回归预测任务;②希望在MATLAB平台上快速实现并优化深度学习模型;③寻求一种高效、轻量且具有良好泛化能力的预测模型应用于实际场景中,如智能电网、金融分析、交通流量预测等领域。; 阅读建议:由于文档内容涉及较多的技术细节和代码实现,建议读者先熟悉CNN和GRU的基本概念,同时掌握MATLAB的基础操作。在阅读过程中,可以结合提供的代码示例进行实践操作,以便更好地理解和掌握CNN-GRU混合模型的构建与应用。
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