ExtJs3.0 Ext.form.CheckboxGroup批量取值和设值方法
时间: 2023-11-28 20:47:44 浏览: 324
Ext.form.CheckboxGroup是一个可以包含多个checkbox的组件，可以通过以下方法批量取值和设值：
1. 批量取值：
```javascript
var checkboxGroup = Ext.getCmp('checkboxGroupId'); // 获取组件
var values = checkboxGroup.getValue(); // 获取所有选中checkbox的value值，返回一个Array
```
2. 批量设值：
```javascript
var checkboxGroup = Ext.getCmp('checkboxGroupId'); // 获取组件
checkboxGroup.setValue(["value1", "value2", ...]); // 设置多个checkbox的value值，参数为一个Array
```
其中，'checkboxGroupId'是checkboxGroup组件的id属性值。注意，如果checkbox的value值为数字类型，getValue()方法返回的也是数字类型的数组。如果checkbox的value值为字符串类型，getValue()方法返回的是字符串类型的数组。setValue()方法的参数也需要根据checkbox的value值类型进行设置。
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V1.2
运行环境:Win2003， WinXP， Win2000， NT， WinME
(1)BDF，FNT，FNB字体格式的互转换
(2)将Windows已经安装TTF转换为BDF格式
(3)将TTF文件导入转为BDF，FNT，FNB格式
(4)汉字查码
V1.25
(1)Windows已经安装TTF字体导入为BDF时，剔除无效字符
(2)将BDF，FNT，FNB导出为bitmap文件和字符宽度索引
(3)GB2312，BIG5，GBK转换为UCS2，UTF8，以及UCS2，UTF8互转换
V1.25.03
(1)将单个字符导出为Bitmap文件
(2)解决导出字库bitmap时，字符少于256个导出文件不正确的问题
(3)解决导出选择中字符实际上是导出所有字符的问题
V1.26
(1)增加修正字符点阵的功能，可对所有字符或者当前页字符的点阵大小和位移进行调整
(2)修正V1.25.03中导出位图文件选择取消无法退出程序的问题
V1.3
(1)增加导出全字库bitmap方式，同时支持二进制导出和ASCII码导出
(2)增强读取BDF文件的兼容性
(3)增加手动剔除无效字符功能
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(1)增加TTF文件导入调整字符点阵大小，控制位图的精度和导入位图的效果
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1.为模块进行详细的算法设计。
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思路：
1，既然包含子目录，就需要递归。
2，在递归过程中需要过滤器。
3，满足条件，都添加到集合中。
2.为模块内的数据结构进行设计，对于需求分析，概要设计确定的概念性的数据类型进行确切的定义。
对指定目录进行递归。
（1）通过listFiles方法，获取dir当前下的所有的文件和文件夹对象。
（2）遍历该数组。
（3）判断是否是文件夹，如果是，递归。如果不是，那就是文件，就需要对文件进行过滤。
（4）通过过滤器对文件进行过滤
3编写详细设计说明书
过程设计语言（PDL），也称程序描述语言，又称为“伪码”。它是一种用于描述模块算法设计和处理细节的语言。
for(遍历文件){
if (是文件夹)
{ 递归 }
Else
{
if (是.doc文件)
{ 添加到集合中 }
}
}
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课程大纲如下：
1）需求与设计
1.1 功能分析
1.2 模块拆分
1.3 框架设计
2）框架层实现
2.1 创建项目
2.2 对象复用：对象池
2.3 事件分发：全局事件
2.4 模块解耦：MVC
2.5 工具库：资源管理，声音播放，字符串格式化等
3）地图编辑器
3.1 UML设计图
3.2 绘制网格
3.2 标记网格功能属性
3.3 地图数据的序列化与反序列化
4）核心功能实现
4.1 基础类
4.2 动画播放
4.3 寻路算法
4.4 到达目标点判断
5）怪物
5.1 UML设计图
5.2 怪物类实现
5.3 怪物移动，受伤，死亡
5.4 回合类实现
6）炮塔
6.1 UML设计图
6.2 放置炮塔
6.3 炮塔升级
6.4 炮塔攻击（搜索目标，转向，发射炮弹）
6.5 炮塔销毁
7）子弹
7.1 UML设计图
7.2 子弹的类型极其特性
7.3 子弹的追踪
7.4 击中判断
8）游戏界面
8.1 开始界面
8.2 关卡界面
8.3 主界面
8.4 结束界面
8.4 排行榜界面
9）其它内容
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9.2 爆炸特效
9.3 结束条件
9.4 进度保存
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在Windows环境下安装配置高性能负载均衡软件Haproxy
### 知识点详细说明
#### 标题：haproxy-window
标题中提到的“haproxy-window”暗示了该文档或文件集合针对的是Windows操作系统平台，特别是Windows 7 64位版本和Windows 2008 R2服务器版本。它指明了HAProxy这一软件产品在Windows环境下的兼容性和适用性。
#### 描述：兼容在win7 64bit/window2008R2下使用。Haproxy是一个开源的高性能的反向代理或者说是负载均衡服务软件之一，它支持双机热备、虚拟主机、基于TCP和HTTP应用代理等功能。
描述部分详细地介绍了HAProxy的一些关键功能和特点，以及它的适用范围。
1. **HAProxy在Windows环境的兼容性**：
- HAProxy通常在Linux环境下运行，不过文档描述表明它也可以在Windows 7 64位系统和Windows Server 2008 R2上运行，这提供了微软环境下的负载均衡解决方案。
2. **HAProxy定义**：
- HAProxy是一个高性能的开源软件，它的主要职责是作为反向代理和负载均衡器。反向代理的工作原理是接收客户端请求，然后将这些请求转发到后端服务器，之后再将服务器的响应返回给客户端。
3. **负载均衡功能**：
- HAProxy的一个核心功能是负载均衡，它能够将流量分散到多个服务器上，以避免任何单一服务器上的过载，同时提高应用的整体性能和可靠性。
4. **高可用性特性**：
- 双机热备功能确保了在一个主服务器发生故障时，可以迅速切换到备用服务器上，从而实现服务的连续性，减少宕机时间。
5. **虚拟主机支持**：
- 虚拟主机支持指的是HAProxy能够处理在同一IP地址上托管多个域名的网站，每个网站就像在独立服务器上运行一样。这对于在单个服务器上托管多个网站的情况非常有用。
6. **协议支持**：
- HAProxy支持基于TCP和HTTP协议的应用代理。这表示它可以管理不同类型的网络流量，包括Web服务器流量和更通用的网络应用流量。
#### 标签：haproxy
标签“haproxy”强调了文档或文件集合的焦点是HAProxy负载均衡软件。这可以帮助用户快速识别文档内容与HAProxy相关的特性、配置、故障排除或使用案例。
#### 压缩包子文件的文件名称列表：haproxy-1.7.8
文件列表中“haproxy-1.7.8”指的是HAProxy的一个特定版本。这个版本号表明了用户可以预期关于该版本的具体信息、更新内容、新功能或是潜在的修复。
### 总结
本文介绍了HAProxy在Windows环境下的应用，特别是其在Windows 7 64位和Windows Server 2008 R2操作系统上的运行能力。HAProxy作为一款负载均衡器和反向代理服务，提供了多种服务功能，包括高可用性的双机热备、支持虚拟主机以及基于TCP和HTTP协议的应用代理功能。这个软件是开源的，并且不断有新版本发布，如版本1.7.8，每一个版本都可能包含性能改进、新功能和安全更新。对于在Windows环境下寻求负载均衡解决方案的系统管理员和技术人员来说，HAProxy是一个重要的资源和工具。
元宇宙中的智能扩展现实：新兴理论与应用探索
# 元宇宙中的智能扩展现实：新兴理论与应用
## 1. 元宇宙的特征
元宇宙是一个具有多种独特特征的环境，这些特征使其区别于传统的现实世界和虚拟世界。具体如下：
- **协作环境**：人们在元宇宙中协作以实现经济、社会和休闲等不同目标。
- **在线空间**：基于三维的在线环境，人们可以沉浸其中。
- **共享世界**：人们能够分享活动、观点和信息，购物也成为一种网络化体验。
- **增强和科技化场所**：借助增强现实技术，人们可以丰富体验，还能通过虚拟元素、技术和互联网进行社交和互动。
- **多用户环境**：人们可以同时使用相同的技术或进行相同的活动，是现实生活的延伸。
- **无限世界
mockitomonkey
在讨论 **Mockito** 和 **Monkey Testing** 时，通常会涉及两个不同的技术领域：一个是单元测试中的模拟框架（Mockito），另一个是自动化测试中用于随机事件生成的测试方法（Monkey Testing）。以下是它们的定义、用途及可能的结合方式。
### Mockito 框架概述
Mockito 是一个流行的 Java 单元测试框架，它允许开发者创建和配置模拟对象（mock objects），从而在不依赖外部系统或复杂对象的情况下测试代码逻辑。Mockito 的主要优势在于其简洁的 API 和强大的验证功能，例如：
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深度学习中的卷积运算指南：调参与矩阵操作
这篇文章是一份关于深度学习中卷积算术的指南，特别是在卷积神经网络（CNN）中的调参指导。深度学习是一种基于人工神经网络的学习方法，它在图像识别、语音识别和自然语言处理等众多领域取得了突破性的成果。而卷积神经网络是深度学习中最重要、最具影响力的一类神经网络模型，尤其在图像处理领域表现出色。本文将详细探讨卷积操作及其算术的基础知识，以及如何对其进行有效调参。
1. 卷积操作的基础
1.1 离散卷积
离散卷积是卷积神经网络中最基本的运算之一。在数学上，两个离散函数的卷积可以被定义为一个新函数，它是两个函数相对滑动并相乘后积分（或求和）的结果。在计算机视觉中，通常使用的是二维离散卷积，它处理的是图像矩阵。卷积核（或滤波器）在图像上滑动，每次与图像的一个局部区域相乘并求和，生成一个新的二维矩阵，也就是特征图（feature map）。
1.2 池化
池化（Pooling）是降低特征维度的一种常用技术，目的是减少计算量并防止过拟合。池化操作通常跟随在卷积操作之后。最常用的池化操作是最大池化（Max Pooling），它通过选择每个池化窗口内的最大值来替代该窗口内的所有值。池化操作还可以是平均池化（Average Pooling）等其他类型。
2. 卷积算术
2.1 无零填充，单位步长
在没有使用零填充（padding）和使用单位步长（stride）的情况下，卷积操作可能会导致特征图的尺寸小于输入图像尺寸。步长表示卷积核每次移动的像素数。
2.2 零填充，单位步长
零填充可以保持特征图的尺寸不变。有两种常见的零填充方式：半填充（same padding）和全填充（full padding）。半填充使得输出特征图的宽度和高度与输入一致；全填充则使得特征图的尺寸更大。
2.2.1 半（same）填充
使用半填充是为了保持特征图与输入图像尺寸一致，其计算方法是根据卷积核尺寸和步长来确定填充的数量。
2.2.2 全填充
全填充通常用于保证所有输入像素均被卷积核考虑，但结果特征图尺寸会大于输入。
2.3 无零填充，非单位步长
当步长大于1时，输出特征图的尺寸会小于使用单位步长的情况。非单位步长的卷积操作通常用于减少特征图的尺寸，以降低模型复杂度和计算量。
2.4 零填充，非单位步长
在使用非单位步长的同时，结合零填充可以更灵活地控制特征图的尺寸。可以基于需要的输出尺寸和卷积核大小来决定填充的量。
3. 池化算术
池化算术涉及到将输入特征图分割成多个区域，并从每个区域中选择代表值（通常是最大值或平均值）形成输出特征图。池化算术包括了池化区域的大小和步长的设定，其设计直接影响到网络的特征抽象能力和感受野大小。
4. 转置卷积算术
4.1 卷积作为矩阵操作
转置卷积有时被称为分数步长卷积，它在数学上可以被看作是传统卷积操作的转置。这意味着它是传统卷积操作矩阵表示的反操作。
4.2 转置卷积
转置卷积在实现上通常通过零填充和插值来扩展输入特征图的尺寸，常用于生成图像的上采样过程中，例如在像素点生成任务中。
4.3-4.6 不同的填充和步长的转置卷积
文章继续详细讨论了不同零填充和步长设置下的转置卷积算术。在转置卷积中，单位步长与非单位步长的处理方式与传统卷积相似，但转置卷积的目的在于增大特征图尺寸，这与传统卷积操作减少特征图尺寸相反。转置卷积算术在生成模型如GAN（生成对抗网络）中尤为重要，它帮助网络生成高分辨率的图像。
标签中提到了CNN调参、机器学习、深度学习和padding。这些标签体现了本文的重点是卷积神经网络中的参数调整，特别是如何通过调整padding来控制输出特征图的大小。此外，文章还涉及机器学习和深度学习的基础知识，强调了在设计CNN模型时对卷积层和池化层进行参数设置的重要性。
从文件名称列表中可以看到，这篇指南由两位作者编写，其中lecun-98.pdf可能是指Yann LeCun教授在1998年发表的关于深度学习卷积网络的开创性工作，而A guide to convolution arithmetic for deep learning.pdf正是本文档的标题。
总结来说，本文提供了一个全面的指南，通过详细讲解卷积和池化操作的各种参数设置，帮助读者理解如何在CNN中进行有效的调参，以及这些操作是如何对深度学习模型的性能产生影响的。通过合理地应用这些知识，可以优化模型结构，提高模型的性能和效率。
奢侈品时尚零售中的人工智能与扩展现实
# 奢侈品时尚零售中的人工智能与扩展现实
## 1. 纳米层面的双重关系
在奢侈品时尚零售领域，纳米层面体现了一线员工与奢侈品时尚消费者之间的双重关系。一线员工不仅包括人类，还涵盖了人工智能代理，如聊天机器人和店内机器人。人类一线员工需依据零售组织文化和身份接受培训，同时享有所在国家法律规定的劳动权利和义务，并遵循时尚奢侈品牌的总体政策。
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在这种情况下，人类与人工智能代理、不同技术水