ExtAspNet GridPanel的一般用法

本文介绍了ExtAspNetGridPanel的基本用法,包括如何配置网格、工具栏和按钮,以及如何进行数据绑定。提供了完整的示例代码,展示了如何通过C#实现用户管理功能。

ExtAspNet GridPanel的一般用法
复制代码 代码如下:
<ext:Grid ID="gridEcUser" runat="server" EnableCheckBoxSelect="false" EnableRowNumber="true"
Title="用户管理" AllowPaging="True"
onpageindexchange="gridEcUser_PageIndexChange" PageSize="10"
onrowdatabound="gridEcUser_RowDataBound" DataKeyNames="UserId">
<Toolbars>
<ext:Toolbar ID="Toolbar1" runat="server">
<Items>
<ext:Button ID="btnAddEcUser" runat="server" Text="添加" Icon="Add">
</ext:Button>
<ext:ToolbarSeparator ID="ToolbarSeparator1" runat="server">
</ext:ToolbarSeparator>
<ext:Button ID="btnToHome" runat="server" Text="首页" OnClick="btnToHome_Click" Icon="House">
</ext:Button>
</Items>
</ext:Toolbar>
</Toolbars>
<Columns>
<ext:BoundField HeaderText="用户ID" Width="50px" Hidden="true" DataField="UserId" ColumnID="UserId" />
<ext:BoundField HeaderText="姓名" Width="150px" ExpandUnusedSpace="True" DataField="FullName" ColumnID="FullName" />
<ext:BoundField HeaderText="登陆用户名" Width="150px" DataField="LoginName" ColumnID="LoginName" />
<ext:BoundField HeaderText="用户组" Width="150px" ColumnID="RolesFullName" DataField="RolesFullName" />
<ext:CheckBoxField HeaderText="用户状态" Width="80px" ColumnID="IsOpen" DataField="IsOpen" />
<ext:LinkButtonField HeaderText="" Width="60px" ColumnID="ModiUser" Text="修改" CommandName="Modi" />
<ext:LinkButtonField HeaderText="" Width="60px" ColumnID="DelUser" Text="删除" CommandName="Del" ConfirmIcon="Question" ConfirmText="确认要删除用户吗?" ConfirmTitle="易彩国际" />
</Columns>
</ext:Grid>

C#代码:
复制代码 代码如下:
//数据绑定:
//说明:列的DataField名称要与DataTable中的字段名称一致。
DataTable UserDt = UserBLL.GetEcUserList();
gridEcUser.DataSource = UserDt;
gridEcUser.DataBind();

代码
复制代码 代码如下:
    protected void gridEcUser_RowDataBound(object sender, ExtAspNet.GridRowEventArgs e)
{
DataRow Dr = e.DataItem as DataRow;
if (Dr != null)
{
bool IsOpen = Convert.ToBoolean(Dr["IsOpen"]);
if (IsOpen) e.Values[4] = "<img src='../Images/png-0010.png' style='width:16px;text-align:center'";
else e.Values[4] = "<img src='../Images/png-0012.png' style='width:16px;'";
}

Grid中列内容居中的方法:
复制代码 代码如下:
<ext:BoundField HeaderText="姓名" Width="150px" ExpandUnusedSpace="True" DataField="FullName" ColumnID="FullName" DataFormatString="<div style='text-align:center;width:100%'>{0}</div>" />

Grid的RowCommand事件中获得列值:
1:在Grid的DataKeyNames中设置行关键字,如:DataKeyNames="UserId,UserName"
2:
代码
复制代码 代码如下:
    protected void gridEcUser_RowCommand(object sender, ExtAspNet.GridCommandEventArgs e)
{
if (e.CommandName == "Modi") //修改
{
string DD = gridEcUser.DataKeys[e.RowIndex][0].ToString();
ExtAspNet.Alert.Show(DD);
}
else if (e.CommandName == "Del")//删除
{
}
}

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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