ExtJS_extjs の使用を開始する
開始...
ExtJS で最も一般的に使用されるメソッドはおそらく Ext.onReady メソッドであり、ExtJS を学習するときに最初に触れるメソッドでもあります。このメソッドは現在の DOM の読み込みを完了します。ページ内のすべての要素がスクリプトで参照できるようにするために、後で自動的に呼び出されます。
alert('hello world!');
});
要素を取得します
もう 1 つよく使用されるメソッドは、ページ上の要素を取得することです。ExtJS には、ID に基づいてページ上の要素を取得できる get メソッドが用意されています。var myDiv = Ext.get('myDiv) ');
は、ID 'myDiv' の要素のページを取得します。Element.dom メソッドを使用すると、基になる DOM ノードを直接操作でき、Ext.get は Element オブジェクトを返します。このメソッドを使用して複数の DOM ノードを取得することはできません。または、一貫性はなくても同じ特性を持ついくつかの ID を取得したい場合は、たとえば、すべての
タグを取得したい場合は、セレクターを介してそれらを取得できます。
var ps = Ext.select('p');
このようにして、select() メソッドは Ext.select('p') を返します。 CompositeElement オブジェクトを作成し、 each() メソッドを使用してノードをトラバースします:
});
もちろん、取得したすべての要素に対して同じ操作を行う場合は、次のように CompositeElement オブジェクトに適用できます。
Ext.select('p').highlight() ;
もちろん、select パラメーターは、W3C Css3Dom 選択コンバーター、基本的な XPath、HTML 属性などを含む、より複雑な場合もあります。詳細については、DomQuery API のドキュメントを参照してください。
イベント レスポンス
要素が取得されると、一部の要素に対してイベントが発生する可能性があります。ボタンの取得などの処理を実行するには、そのクリック イベント レスポンスを追加します:
})
}); >もちろん、select() メソッドで取得した要素にイベント応答を追加することもできます:
ExtJS は、誰でも使用できる豊富な UI ライブラリも提供します。
メッセージ ウィンドウ
コードをコピーします

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック











キミ: たった 1 文の PPT がわずか 10 秒で完成します。 PPTはとても面倒です!会議を開催するには PPT が必要であり、週次報告書を作成するには PPT が必要であり、投資を勧誘するには PPT を提示する必要があり、不正行為を告発するには PPT を送信する必要があります。大学は、PPT 専攻を勉強するようなものです。授業中に PPT を見て、授業後に PPT を行います。おそらく、デニス オースティンが 37 年前に PPT を発明したとき、PPT がこれほど普及する日が来るとは予想していなかったでしょう。 PPT 作成の大変な経験を話すと涙が出ます。 「20 ページを超える PPT を作成するのに 3 か月かかり、何十回も修正しました。PPT を見ると吐きそうになりました。」 「ピーク時には 1 日に 5 枚の PPT を作成し、息をすることさえありました。」 PPTでした。」 即席の会議をするなら、そうすべきです

拡散はより良いものを模倣するだけでなく、「創造」することもできます。拡散モデル(DiffusionModel)は、画像生成モデルである。 AI 分野でよく知られている GAN や VAE などのアルゴリズムと比較すると、拡散モデルは異なるアプローチを採用しており、その主な考え方は、最初に画像にノイズを追加し、その後徐々にノイズを除去するプロセスです。ノイズを除去して元の画像を復元する方法は、アルゴリズムの中核部分です。最後のアルゴリズムは、ランダムなノイズを含む画像から画像を生成できます。近年、生成 AI の驚異的な成長により、テキストから画像への生成、ビデオ生成など、多くのエキサイティングなアプリケーションが可能になりました。これらの生成ツールの背後にある基本原理は、以前の方法の制限を克服する特別なサンプリング メカニズムである拡散の概念です。

北京時間6月20日早朝、シアトルで開催されている最高の国際コンピュータビジョンカンファレンス「CVPR2024」が、最優秀論文やその他の賞を正式に発表した。今年は、最優秀論文 2 件と学生優秀論文 2 件を含む合計 10 件の論文が賞を受賞しました。また、最優秀論文ノミネートも 2 件、学生優秀論文ノミネートも 4 件ありました。コンピュータービジョン (CV) 分野のトップカンファレンスは CVPR で、毎年多数の研究機関や大学が集まります。統計によると、今年は合計 11,532 件の論文が投稿され、2,719 件が採択され、採択率は 23.6% でした。ジョージア工科大学による CVPR2024 データの統計分析によると、研究テーマの観点から最も論文数が多いのは画像とビデオの合成と生成です (Imageandvideosyn

LLM が大量のデータを使用して大規模なコンピューター クラスターでトレーニングされていることはわかっています。このサイトでは、LLM トレーニング プロセスを支援および改善するために使用される多くの方法とテクノロジが紹介されています。今日、私たちが共有したいのは、基礎となるテクノロジーを深く掘り下げ、オペレーティング システムさえ持たない大量の「ベア メタル」を LLM のトレーニング用のコンピューター クラスターに変える方法を紹介する記事です。この記事は、機械がどのように考えるかを理解することで一般的な知能の実現に努めている AI スタートアップ企業 Imbue によるものです。もちろん、オペレーティング システムを持たない大量の「ベア メタル」を LLM をトレーニングするためのコンピューター クラスターに変換することは、探索と試行錯誤に満ちた簡単なプロセスではありませんが、Imbue は最終的に 700 億のパラメータを備えた LLM のトレーニングに成功しました。プロセスが蓄積する

PyCharm コミュニティ版のクイック スタート: 詳細なインストール チュートリアル 完全な分析 はじめに: PyCharm は、開発者が Python コードをより効率的に作成できるようにする包括的なツール セットを提供する強力な Python 統合開発環境 (IDE) です。この記事では、PyCharm Community Edition のインストール方法を詳しく紹介し、初心者がすぐに使い始めるのに役立つ具体的なコード例を示します。ステップ 1: PyCharm Community Edition をダウンロードしてインストールする PyCharm を使用するには、まず公式 Web サイトからダウンロードする必要があります

Machine Power Report 編集者: Yang Wen 大型モデルや AIGC に代表される人工知能の波は、私たちの生活や働き方を静かに変えていますが、ほとんどの人はまだその使い方を知りません。そこで、直感的で興味深く、簡潔な人工知能のユースケースを通じてAIの活用方法を詳しく紹介し、皆様の思考を刺激するコラム「AI in Use」を立ち上げました。また、読者が革新的な実践的な使用例を提出することも歓迎します。ビデオリンク: https://mp.weixin.qq.com/s/2hX_i7li3RqdE4u016yGhQ 最近、Xiaohongshu で一人暮らしの女の子の生活 vlog が人気になりました。イラスト風のアニメーションといくつかの癒しの言葉を組み合わせれば、数日で簡単に習得できます。

タイトル: 技術初心者必読: 具体的なコード例を必要とする C 言語と Python の難易度分析 今日のデジタル時代において、プログラミング技術はますます重要な能力となっています。ソフトウェア開発、データ分析、人工知能などの分野で働きたい場合でも、単に興味があってプログラミングを学びたい場合でも、適切なプログラミング言語を選択することが最初のステップです。数あるプログラミング言語の中でも、C言語とPythonは広く使われているプログラミング言語であり、それぞれに独自の特徴があります。この記事ではC言語とPythonの難易度を分析します。

検索拡張生成 (RAG) は、検索を使用して言語モデルを強化する手法です。具体的には、言語モデルは回答を生成する前に、広範な文書データベースから関連情報を取得し、この情報を使用して生成プロセスをガイドします。このテクノロジーにより、コンテンツの精度と関連性が大幅に向上し、幻覚の問題を効果的に軽減し、知識の更新速度が向上し、コンテンツ生成の追跡可能性が向上します。 RAG は間違いなく、人工知能研究の中で最もエキサイティングな分野の 1 つです。 RAGについて詳しくは、当サイトのコラム記事「大型モデルの欠点を補うことに特化したRAGの新展開とは?」を参照してください。このレビューはそれを明確に説明しています。」しかし、RAG は完璧ではなく、ユーザーはそれを使用するときにいくつかの「問題点」に遭遇することがよくあります。最近、NVIDIA の生成 AI 高度なソリューション
