EXt的Grid中的CheckboxSelectionModel默认勾选
ewqGridStore.addListener("load",function(){ //ewqGridStore是grid中加载数据的store var records=[];//存放选中记录 var roombos = eroomboshid.getValue(); //eroomboshid 为后台传过来的要勾选的数据 var roombosstr = []; if('undefine' != roombos){ if(roombos.indexOf(';')!=-1){ roombosstr = roombos.split(';'); }else{ roombosstr[0] = roombos; } } for(var i=0;i<ewqGridStore.getCount();i++){ var record = ewqGridStore.getAt(i); for(var j=0;j<roombosstr.length;j++){ if(record.data.bosid==roombosstr[j]){//按照后台数据断定那些记录默认选中 records.push(record); } } } //ewqGridCheckbox 为CheckboxSelectionModel对象 ewqGridCheckbox.selectRecords(records);//履行选中记录 });
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//得到选择所有行 //注:如果不声明var sm = new Ext.grid.CheckboxSelectionModel();则会报此句没有该对象或属性 Var selectRows = grid.getSelectionModel().getSelections(); selectRows[0].get(“gird中某列的...
var sm = new Ext.grid.CheckboxSelectionModel(); var cm = new Ext.grid.ColumnModel([ new Ext.grid.RowNumberer(), sm, {header:'编号',dataIndex:'id',sortable:true}, {header:'名称',dataIndex:'name',...
NULL 博文链接:https://brooke.iteye.com/blog/1477860
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加州房价预测是一个经典的机器学习案例,旨在通过给定的一些特征来预测加州地区房屋的中位数价格。这个案例通常使用监督学习算法来解决: 其中包括以下步骤: 数据收集:收集加州地区的房屋数据,包括房屋的各种特征,如房屋的位置、面积、卧室数量、人口密度等。 数据预处理:对收集到的数据进行清洗和处理,包括处理缺失值、异常值和重复值,进行特征选择和特征缩放等。 特征工程:根据问题的背景和数据的特点,进行特征工程,提取更有意义和相关性的特征。例如,可以通过计算每个区域的人均收入、房屋间距离海洋的距离等特征。 模型选择:选择适合解决这个问题的机器学习模型。常用的模型包括线性回归、决策树、支持向量机、神经网络等。 模型训练:使用训练数据对选定的模型进行训练,通过调整模型参数来最小化预测误差。 模型评估:使用测试数据对训练好的模型进行评估,常用的评估指标包括均方误差和决定系数等。 模型优化:根据评估结果,对模型进行优化,可以尝试调整模型参数、增加更多的特征、尝试其他算法等。 模型应用:使用优化后的模型进行加州房价的预测,可以输入新的特征数据,得到预测的房价。
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