Creating a Tree View Control WebPart

本文介绍如何使用System.Web.UI.WebControls.TreeView控件创建一个SharePoint WebPart,该WebPart能将当前网站下的所有文档库及其文件夹、文件以树状结构展示。

 

Creating a Tree View Control WebPart

I had a requirement to create a tree view control to rollup document libraries into a single view.  I chose to use the System.Web.UI.WebControls.TreeView web control.

Once you define the tree view control you add nodes, for example:

 

TreeNode childNode = new TreeNode(file.Name, "", "~/_layouts/images/" + file.IconUrl, file.ServerRelativeUrl.ToString(), "");
treeView.ChildNodes.Add(childNode);

 

 

 

I wanted to get all document libraries for a current web, I used the SPWeb.GetListsOfType method, this takes in a SPBaseType enumeration.  For example:

 

currentWeb.GetListsOfType(SPBaseType.DocumentLibrary)

 

I wrote a recursive function which loops through all the root document libraries and loops through their folders.  This looked like:

 

foreach(SPList list in currentWeb.GetListsOfType(SPBaseType.DocumentLibrary))
{
  // build the tree
  rootNode = new System.Web.UI.WebControls.TreeNode(list.Title, "", "~/_layouts/images/itdl.gif", list.RootFolder.ServerRelativeUrl.ToString(), ""); 

  // loop down the tree
  TraverseFolder(list.RootFolder, rootNode); 

  // add the root node to tree view
  treeView.Nodes.Add(rootNode); 

}

The completed webpart looks like:

 treeviewcontrol

Here's the code:

 

 
内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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