下拉框的绑定

开发工具与关键技术:VS 下拉框的绑定
作者:微凉之夏
撰写日期:2019年5月25日

要实现下拉框的绑定触发下面的下拉框绑定不是一下子就能写出来的,你的先在控制器中学相应的下拉框数据的查询等等。例如要要实现学院的下拉框数据绑定完成之后触发年级下拉框数据的绑定再出发下面的下拉框的数据绑定等等是如何来实现的呢?下面来看下是如何操作的。
首先来看学院下拉框的绑定方法,先在页面中定义一个方法来写下拉框的内容、要拿到你所需要查询的下拉框ID来放到相应的位置上、然后就是方法的路径
(//学院下拉框数据绑定 createSelect(“searchAcademeID”, “selectAcademe”);),再到控制器中写它的数据的查询同样的也是先定义一个方法,在此之前我们的先添加一个实体类(在实体类(SelectVo)中有两个值一个是id是选中值、text是显示值)、然后就把它引进来写相应的查询方法,在方法中我们又需要实体化下Models,在之后就可以写学院的查询方法了,查询方法和结果如下:
在这里插入图片描述在这里插入图片描述
其中上图中引用了一个Common的文件中添加的一个实体类(Tools)中写方法,方法中要创建列表对象和实体对象、再将实体对象添加到对象列表中和将数据集添加到对象列表中,结果图中很明显的加多了一行“请选择”的选项,如下:
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写完学院下拉框就到年级的下拉框了,先获取学院的ID再用change事件来获取选中的学院ID(声明一个学院ID)(因为是学院下拉框数据的改变触发年级下拉框数据的绑定),再绑定年级下拉框、查询年级的路径方法来拼接学院的参数再加上学院ID的参数,最后清空下班级下拉框(在写班级下拉框的时候再添加上去的),如下:
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同样的再到控制器中写年级下拉框的查询方法,不过要在学院的查询的基础中加多一个where 的条件来 where tbGrade.AcademeID==AcademeID,其他的基本一样如下和结果图
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当你改变学院的数据时年级下拉框的数据也会随着学院的改变而改变,下面就是当年级下拉框数据的改变触发班级下拉框数据的绑定了。
同样的道理,选获取年级的ID再加个change事件来定义方法来获取选中的学院ID和年级ID之后,绑定班级下拉框调用我们先前封装好的方法(createSelect,第一个是班级的ID,第二个是请求查询的方法,之后拼接上学院参数、ID和年级参数、ID)如下:
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控制器中的方法,定义方法来接收学院参数和年级参数,引用实体类(SelectVo) 来查询班级信息在年级的where条件中加上where tbClass.AcademeID==AcademeID && tbClass.GradeID == GradeID,再把相应的ID和名称查出来就可以了,然后拼接选择项,返回值,同样当改变了年级的数据时班级的数据同样也会随之改变,如下和结果图:
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内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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