gridpanel动态加载数据的实例代码_javascript技巧
public void getTagModelDataList(ActionMapping mapping, ActionForm actionform,HttpServletRequest request, HttpServletResponse response){
ITagModelManager tagmgr = this.getPkgServer().getDriver().getOperateServer().getTagModelManager() ;
List
String tagModelKeyword = request.getParameter("tagModelKeyword");
List
tagModels = tagmgr.getEssTagModels() ;
int resultSize = 0 ;
if (null != tagModels && !tagModels.isEmpty()){
//数据分页显示
resultSize = tagModels.size() ;
String start = request.getParameter("start") ;
String perPage = request.getParameter("limit") ;
String esType ="";
if (null != start && null != perPage){
int fromIdx = Integer.parseInt(start);
int per = Integer.parseInt(perPage);
int toIdx = fromIdx + per ;
if (toIdx > resultSize) toIdx = resultSize ;
tagModels = tagModels.subList(fromIdx,toIdx) ;
}
for(EssTagModel etm : tagModels){
HashMap
map.put("id", Long.toString(etm.getId())) ;
map.put("esidentifier", etm.getEsidentifier()) ;
map.put("estype", etm.getEstype()) ;
map.put("esdescription", etm.getEsdescription()) ;
map.put("esorder", Long.toString(etm.getEsorder())) ;
map.put("metadata", etm.getMetadata()) ;
models.add(map) ;
}
}
JSONObject json = new JSONObject();
JSONArray ary = new JSONArray(models);
json.put("tagModelList", ary);
json.put("resultSize",resultSize);
writeJson(response, json.toString()) ;
}
public void getParams(ActionMapping mapping, ActionForm actionform,HttpServletRequest request, HttpServletResponse response){
LinkedHashMap
tags.put("id", "id") ;
tags.put("esidentifier", "字段") ;
tags.put("estype", "类型") ;
tags.put("esdescription", "描述") ;
tags.put("esorder", "顺序") ;
tags.put("metadata", "元数据") ;
tags.put("esisnull", "是否为必填项") ;
tags.put("eslength", "字段长度") ;
tags.put("esdotlength", "小数点位数") ;
tags.put("esissystem", "是否为系统字段") ;
JSONObject json = new JSONObject();
json.put("record", getJsonRecord(tags)) ;
json.put("tagModelManager_tagModelColumnModels", getJsonColumnModel(tags)) ;
writeJson(response,json.toString());
}

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

AI Hentai Generator
免费生成ai无尽的。

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

DDREASE是一种用于从文件或块设备(如硬盘、SSD、RAM磁盘、CD、DVD和USB存储设备)恢复数据的工具。它将数据从一个块设备复制到另一个块设备,留下损坏的数据块,只移动好的数据块。ddreasue是一种强大的恢复工具,完全自动化,因为它在恢复操作期间不需要任何干扰。此外,由于有了ddasue地图文件,它可以随时停止和恢复。DDREASE的其他主要功能如下:它不会覆盖恢复的数据,但会在迭代恢复的情况下填补空白。但是,如果指示工具显式执行此操作,则可以将其截断。将数据从多个文件或块恢复到单

0.这篇文章干了啥?提出了DepthFM:一个多功能且快速的最先进的生成式单目深度估计模型。除了传统的深度估计任务外,DepthFM还展示了在深度修复等下游任务中的最先进能力。DepthFM效率高,可以在少数推理步骤内合成深度图。下面一起来阅读一下这项工作~1.论文信息标题:DepthFM:FastMonocularDepthEstimationwithFlowMatching作者:MingGui,JohannesS.Fischer,UlrichPrestel,PingchuanMa,Dmytr

如果您需要了解如何在Excel中使用具有多个条件的筛选功能,以下教程将指导您完成相应步骤,确保您可以有效地对数据进行筛选和排序。Excel的筛选功能是非常强大的,能够帮助您从大量数据中提取所需的信息。这个功能可以根据您设定的条件,过滤数据并只显示符合条件的部分,让数据的管理变得更加高效。通过使用筛选功能,您可以快速找到目标数据,节省了查找和整理数据的时间。这个功能不仅可以应用在简单的数据列表上,还可以根据多个条件进行筛选,帮助您更精准地定位所需信息。总的来说,Excel的筛选功能是一个非常实用的
![在Illustrator中加载插件时出错[修复]](https://img.php.cn/upload/article/000/465/014/170831522770626.jpg?x-oss-process=image/resize,m_fill,h_207,w_330)
启动AdobeIllustrator时是否会弹出加载插件时出错的消息?一些Illustrator用户在打开该应用程序时遇到了此错误。消息后面紧跟着一系列有问题的插件。该错误提示表明已安装的插件存在问题,但也可能是由于VisualC++DLL文件损坏或首选项文件受损等其他原因引起。如果遇到此错误,我们将在本文中指导您修复问题,请继续阅读以下内容。在Illustrator中加载插件时出错如果您在尝试启动AdobeIllustrator时收到“加载插件时出错”的错误消息,您可以使用以下用途:以管理员身

谷歌力推的JAX在最近的基准测试中性能已经超过Pytorch和TensorFlow,7项指标排名第一。而且测试并不是在JAX性能表现最好的TPU上完成的。虽然现在在开发者中,Pytorch依然比Tensorflow更受欢迎。但未来,也许有更多的大模型会基于JAX平台进行训练和运行。模型最近,Keras团队为三个后端(TensorFlow、JAX、PyTorch)与原生PyTorch实现以及搭配TensorFlow的Keras2进行了基准测试。首先,他们为生成式和非生成式人工智能任务选择了一组主流

在iPhone上面临滞后,缓慢的移动数据连接?通常,手机上蜂窝互联网的强度取决于几个因素,例如区域、蜂窝网络类型、漫游类型等。您可以采取一些措施来获得更快、更可靠的蜂窝互联网连接。修复1–强制重启iPhone有时,强制重启设备只会重置许多内容,包括蜂窝网络连接。步骤1–只需按一次音量调高键并松开即可。接下来,按降低音量键并再次释放它。步骤2–该过程的下一部分是按住右侧的按钮。让iPhone完成重启。启用蜂窝数据并检查网络速度。再次检查修复2–更改数据模式虽然5G提供了更好的网络速度,但在信号较弱

哭死啊,全球狂炼大模型,一互联网的数据不够用,根本不够用。训练模型搞得跟《饥饿游戏》似的,全球AI研究者,都在苦恼怎么才能喂饱这群数据大胃王。尤其在多模态任务中,这一问题尤为突出。一筹莫展之际,来自人大系的初创团队,用自家的新模型,率先在国内把“模型生成数据自己喂自己”变成了现实。而且还是理解侧和生成侧双管齐下,两侧都能生成高质量、多模态的新数据,对模型本身进行数据反哺。模型是啥?中关村论坛上刚刚露面的多模态大模型Awaker1.0。团队是谁?智子引擎。由人大高瓴人工智能学院博士生高一钊创立,高

最近,军事圈被这个消息刷屏了:美军的战斗机,已经能由AI完成全自动空战了。是的,就在最近,美军的AI战斗机首次公开,揭开了神秘面纱。这架战斗机的全名是可变稳定性飞行模拟器测试飞机(VISTA),由美空军部长亲自搭乘,模拟了一对一的空战。5月2日,美国空军部长FrankKendall在Edwards空军基地驾驶X-62AVISTA升空注意,在一小时的飞行中,所有飞行动作都由AI自主完成!Kendall表示——在过去的几十年中,我们一直在思考自主空对空作战的无限潜力,但它始终显得遥不可及。然而如今,
