下拉框列表的案列

本文详细介绍了如何通过步骤设置和交互来创建一个下拉列表框,实现地区选择的联动效果。从省级选择开始,通过动态面板依次设置市级、区级和地方级,最后设置交互逻辑,确保选择不同省份时能正确展示对应的市、区、地方。这种方法适用于前端开发中的表单设计,特别是需要多级联动选择的情况。

注意看图片,共有13张图片图片顺序操作下去

1.案列是下拉框的地区选择,首先先拖四个下拉框出来,一共代表四种意思。像下图这样

 

2.我们从第一个省开始,先点击选择编辑列表选项,选择编辑多项在里面打上地区。如下

 

3.做完省下一个就做市,先给市添加一个动态面板,在动态面板的状态里设置两个状态一个是广东省一个是湖南省(也可以按照自己的地区去设置相同的状态) 在广东省的状态里拖出下拉框然后先上面一样设置市,湖南省的状态也是一样。

如下两种设置后好的图片

第一种是动态面板状态的设置

 

第二种是动态面板两个状态的设置,第一个是广东省,第二个是湖南省。

 

4。做完市到区,每个市都有不同的区,区的设置和上面的设置一样,动态面板变成四种状态分别对应佛山市汕头市/长沙市常德市,状态设置给每个市都添加两个区,区的设置就完成了。

5、地方的设置和上面的一样动态面板为8个状态对应你的区,每个区设置两个地方,这样地方的设置就好了。

6.设置完上面的那些之后开始设置交互,省的下拉列表框设置先选择选项改变时,添加条件被选项\当前元件\==\选项\广东省,添加完条件之后设置动态面板状态广东省的选择广东省的市\区\地方,湖南省的选择湖南省的市\区\地方。设置好后如下

7.设置市也是和上面的一样。设置完后如下

 

8.设置区的如下

 

 

 

9.把以上的设置完后,就可以实现下拉框选择地区,如果没有实现效果或者是错乱可以去重新检查以上的设置。

10.全部设置完后的样子就是如下

这是我所学到下拉列表框案列的步骤,分享给你们,希望可以帮助到你们。

以上就是我的分享,新手上道,请多多指教。如果有更好的方法或不懂得地方欢迎在评论区教导和提问喔!

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 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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