EXtjs 下fieldset 与colum整合

本文介绍了如何在EXTJS中使用Fieldset与Column结合实现复杂的表单布局,通过示例代码展示具体操作,包括设置labelWidth、frame、items等属性以实现动态调整和美观展示。

 

EXtjs 下fieldset 与colum整合

 

var custInfoPanel = new Ext.FormPanel({
    labelWidth: 75, // label settings here cascade unless overridden
    frame:true,
    items: [{
        xtype:'fieldset',
        title: '基础信息',
        collapsible: true,
        autoHeight:true,
        layout:'form',
        items :[{
            layout:'column',
            items:[{
                columnWidth:.3,
                layout: 'form',
                items: [{
                    xtype:'textfield',
                    fieldLabel: 'First Name',
                    name: 'first',
                    anchor:'95%'
                }, {
                    xtype:'textfield',
                    fieldLabel: 'Company',
                    name: 'company',
                    anchor:'95%'
                }]
            },{
                columnWidth:.3,
                layout: 'form',
                items: [{
                    xtype:'textfield',
                    fieldLabel: 'Last Name',
                    name: 'last',
                    anchor:'95%'
                },{
                    xtype:'textfield',
                    fieldLabel: 'Email',
                    name: 'email',
                    vtype:'email',
                    anchor:'95%'
                }]
            }]
        }]
    }],
    buttons: [{
        text: 'Save'
    },{
        text: 'Cancel'
    }]
});

 效果图如下



 

 

 

数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究”展开,提出了一种结合数据驱动分布鲁棒优化方法的建模框架,用于解决电热综合能源系统在不确定性环境下的优化调度问题。研究采用两阶段优化结构,第一阶段进行预决策,第二阶段根据实际场景进行调整,通过引入1-范数和∞-范数约束来构建不确定集,有效刻画风电、负荷等不确定性变量的波动特性,提升模型的鲁棒性和实用性。文中提供了完整的Matlab代码实现,便于读者复现和验证算法性能,并结合具体案例分析了不同约束条件下系统运行的经济性可靠性。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、鲁棒优化、不确定性建模等相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①掌握数据驱动的分布鲁棒优化方法在综合能源系统中的应用;②理解1-范数和∞-范数在构建不确定集中的作用差异;③学习两阶段鲁棒优化模型的建模思路Matlab实现技巧,用于科研复现、论文写作或工程项目建模。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注不确定集构建、两阶段模型结构设计及求解器调用方式,同时可尝试更换数据或调整约束参数以加深对模型鲁棒性的理解。
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