Atitit.auto complete  自动完成控件的实现总结 1. 框架选型 1 2. 自动完成控件的ioc设置 1 3. Liger  自动完成控件问题 1 4. 官网上的code有问题,不能显示控件渲染,,查看源码  <input type="text" id="txt2" onchange="changeEventO9()"/>这个简化版本的走ok兰... 1 5. Liger  自动完成控件的调用 2 6. ------…

做过前端的朋友肯定很清楚自动完成控件,很多优秀的前端框架都会带有自动完成控件,同样的,winform也有,在我们的TextBox和ComboBox中,只需要设置AutoCompleteSource属性为CustomSource,然后将值加入到AutoCompleteCustomSource中就可以了 比如: string[] dataSource=new string[]{"apple","orange","banner"}; textBox1.…

在Web的应用方面有js的插件实现自动完成(或叫智能提示)功能,但在WinForm窗体应用方面就没那么好了. TextBox控件本身是提供了一个自动提示功能,只要用上这三个属性: AutoCompleteCustomSource:AutoCompleteSource 属性设置为CustomSource 时要使用的 StringCollection. AutoCompleteMode:指示文本框的文本完成行为. AutoCompleteSource:自动完成源,可以是 AutoCompleteSo…

Atitit.auto complete  自己主动完毕控件的实现总结 1. 框架选型 1 2. 自己主动完毕控件的ioc设置 1 3. Liger  自己主动完毕控件问题 1 4. 官网上的code有问题,不能显示控件渲染,,查看源代码  <input type="text" id="txt2" onchange="changeEventO9()"/>这个简化版本号的走ok兰... 1 5. Liger  自己主动完毕控件的调用 2…

很多系统都带有自定义报表的功能,而此功能都需依参数自动生成控件,举例如下: 如上图,一条查询语句当中,包含了3个参数,其中两个是日期型(使用:DATE!进行标识),一个是字符型(使用:进行标识),要生成的效果图如下所示: 代码如下: private void FrmDefine_MyEventClose(string strID, string strName, string strSql) { //值传递 ReturnID = strID; ReturnName = strName; Retu…

注:如果直接在后台通过e.Item.FindControl()方法直接找控件,然后再通过对其ID赋值,在编译之后会出现“母版页名称_ID“类似的很长的ID值(详情点击) 解决方法:<asp:Content ID="Content2" ContentPlaceHolderID="ContentPlaceHolder1" ClientIDMode="Static" runat="server"> ClientIDMod…

这个项目就九章算法大数据课程的一个项目.主要分为两步: 第一步是 offline 建立 数据库 我们用两个map reduce 的data pipline 来实现. 第二步是 online显示把数据里面数据读出来显示. 如果实际运用中 第一步 mapreduce 一般数据一天之内更新不会太多 所以mapredcue 一天跑一次. 第二步 online 显示 like 数据大了会比较慢 . 然后可以优化系统版讲的trie树就是其中一种. Map-Reduce 实现搜索自动补全.这项功能可以用在搜索…

场景 有时候需要根据配置文件在窗体中使用代码动态生成控件. 比如读取xml配置文件中的节点数量,然后在窗体中生成指定数量的RadioGroup控件. 实现 新建一个窗体,在窗体的加载完之后的事件中 private void ChartOption_Load(object sender, EventArgs e) { //根据配置文件路径初始化图形选项Dialog initChartOptionPane(Global.RADIO_GROUP_YAXIS_FILEPATH); } 传入配置文件路径,…

Auto ML自动特征工程 特征工程是在做机器学习训练的过程中必不可少的环节,特征工程就是找出对模型结果有益的特征交叉关系,通常特征工程需要耗费算法工程师大量的精力去尝试.针对这样的场景,PAI推出智能特征交叉组件,基于该组件可以帮助您锁定哪些特征的交叉是有意义的.本文介绍智能特征交叉组件的使用方法. 流程图 智能特征交叉基于深度学习框架TensorFlow开发,底层有大量并行化计算的工作,需要使用GPU.目前只有北京和上海两个区域支持该功能. 总流程图: 说明 使用首页的模板列表创建项目时,需…

1 n-gram模型与auto complete n-gram模型是假设文本中一个词出现的概率只与它前面的N-1个词相关.auto complete的原理就是,根据用户输入的词,将后续出现概率较大的词组显示出来.因此我们可以基于n-gram模型来对用户的输入作预测. 我们的实现方法是:首先用mapreduce在offline对语料库中的数据进行n-gram建模,存到数据库中.然后用户在输入的时候向数据库中查询,获取之后出现的概率较大的词,通过前端php脚本刷新实时显示在界面上.如下所示: 2 m…