13、数据的输入与输出:Sencha Touch 实践指南

数据的输入与输出:Sencha Touch 实践指南

1. 数据输入

在数据输入方面,我们将使用与之前示例相同的存储(store)和模型(model),不过会添加一个列表和一个表单,这样就能添加新联系人并查看添加的内容。

1.1 创建列表

以下是创建列表的代码:

this.viewport = new Ext.Panel({
    fullscreen: true,
    layout: 'fit',
    dockedItems: [{
        xtype: 'toolbar',
        dock: 'top',
        items: [{
            text: 'Add',
            handler: function() {
              addNewContact.show()
            }
        }]
    }],
    items: [
    {
      xtype: 'list',
      itemTpl: '{name}: {email}',
      store: contactStore
    }]
});

这里大部分代码在之前的示例中都很常见。我们有一个包含列表组件的面板,列表有一个模板(itemTpl),使用与联系人模型相同的字段名来安排显示方式。还添加了一个停靠的工具栏,带有新的“Add”按钮,点击该按钮会显示 addNewContact 表单。

1.2 创建表
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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