Jquery easyui 下loaing效果

本文介绍了一种在Ajax请求过程中使用jQuery EasyUI库实现页面加载遮罩的方法。通过定义两个函数`ajaxLoading`和`ajaxLoadEnd`来分别显示和隐藏加载提示,提升用户体验。此外,还展示了如何在Ajax请求中调用这些函数。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

//采用jquery easyui loading css效果
function ajaxLoading(){
    $("<div class=\"datagrid-mask\"></div>").css({display:"block",width:"100%",height:$(window).height()}).appendTo("body");
    $("<div class=\"datagrid-mask-msg\"></div>").html("正在处理,请稍候。。。").appendTo("body").css({display:"block",left:($(document.body).outerWidth(true) - 190) / 2,top:($(window).height() - 45) / 2});
 }
 function ajaxLoadEnd(){
     $(".datagrid-mask").remove();
     $(".datagrid-mask-msg").remove();            
}

$.ajax({
      type: 'POST',
      url: 'sendLettersAgain.action',
        data: {id:obj.id},
        beforeSend:ajaxLoading,\\发送请求前打开进度条
        success: function(robj){
         ajaxLoadEnd();\\任务执行成功,关闭进度条
        }
});


内容概要:本文深入探讨了多种高级格兰杰因果检验方法,包括非线性格兰杰因果检验、分位数格兰杰因果检验、混频格兰杰因果检验以及频域因果检验。每种方法都有其独特之处,适用于不同类型的时间序列数据。非线性格兰杰因果检验分为非参数方法、双变量和多元检验,能够在不假设数据分布的情况下处理复杂的关系。分位数格兰杰因果检验则关注不同分位数下的因果关系,尤其适合经济数据的研究。混频格兰杰因果检验解决了不同频率数据之间的因果关系分析问题,而频域因果检验则专注于不同频率成分下的因果关系。文中还提供了具体的Python和R代码示例,帮助读者理解和应用这些方法。 适合人群:从事时间序列分析、经济学、金融学等领域研究的专业人士,尤其是对非线性因果关系感兴趣的学者和技术人员。 使用场景及目标:①研究复杂非线性时间序列数据中的因果关系;②分析不同分位数下的经济变量因果关系;③处理不同频率数据的因果关系;④识别特定频率成分下的因果关系。通过这些方法,研究人员可以获得更全面、细致的因果关系洞察。 阅读建议:由于涉及较多数学公式和编程代码,建议读者具备一定的统计学和编程基础,特别是对时间序列分析有一定了解。同时,建议结合具体案例进行实践操作,以便更好地掌握这些方法的实际应用。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值