struts2的ajax功能回車鍵處理

本文介绍了一个Struts2.0框架中使用AJAX功能时遇到的问题,即按下回车键提交表单时不会触发AJAX请求而是跳转到新的页面。文章提供了一种通过在form元素上添加onkeydown事件监听并调用特定JavaScript函数来解决该问题的方法。
用过struts2.0的人都知道,虽然2.0加入了ajax功能,但使用起来就像噩梦般。其中回车键就是一个。下面是一个例子:

form.jsp

<head>
<s:head theme="ajax"/>
</head>
<body>
<s:form action="XXX.action" onsubmit="return www();">
<input type="text" name="name">
<s:submit id="smt" value="submit" theme="ajax" targets="aaa">
</form>
<div id="aaa">
目标区
</div>
</body>


这段代码意思很明白,想在form submit后在 targets 地方出现些东西,
但如果你是按 enter键提交的,可能就会在新页面出现结果,很郁闷。
解决方法,在form 的 onkeydown中呼叫下面js function 就回解决问题。
綠色顯示為改變部分
[color=green]<script type="javascript/text">
function enterKeyOption(keyCode, arg)
{
if(keyCode==13)
{
arg.click();
event.returnValue='';
return false;
}
}

</script>[/color]
<s:form action="XXX.action" οnsubmit="return www();"
[color=green]onpressdown="enterKeyOption(event.keyCode, this.smt);"[/color]>
<input type="text" name="name">
<s:submit [color=green]id="smt"[/color] value="submit" theme="ajax" targets="aaa">
</form>
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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