bootstrap treeview动态生成子节点

yaotomo 2018-07-25 02:18:45
如果一下子加载出来,数据量太大,需要3分钟左右
我想将最顶层的节点先显示出来,然后点击节点就再去查数据库,将该节点的子节点再带出来
最好查询过一次,就缓存起来第二次不用再查询
请问有前辈做过吗?或者有别的建议指点。
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伊原蝶恋 2019-09-21
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请问怎么解决的呢,我每次点击之后都是添加在根节点下面
橙_ 2019-04-23
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必须要与后台结合吗...就没有前端自己可以生成得 文件夹对话框?
Sure&July 2018-08-31
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求分享啊。。急急急
yaotomo 2018-08-13
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已经解决,有人来接分吗
yaotomo 2018-07-25
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https://my.oschina.net/u/3242594/blog/886961

这里有个addNode方法,我用了下,只能添加到最顶层的树节点上,指点父节点也不管用

//加载行政区域树数据
function loadTreeData(levelname) {
$.ajax({
url: './handler/GetAdministrationData.ashx',
dataType: 'json',
data: {
action: "getalldata",
levelname: levelname
},
async: false,
type: 'GET',
success: function (response) {
var tree = [];
for (var i = 0; i < response.Table.length; i++) {
var node = {
text: response.Table[i].Name_Zh,
icon: "glyphicon glyphicon-stop"
};
tree.push(node);
}

$('#tree').treeview({
data: tree,
onNodeSelected: function (event, node) {
var subnode = [{
text: 'test'
}];
$('#tree').treeview('addNode', [1,{
node : {
text : '000'
}
}]);
}
});
}
});
yaotomo 2018-07-25
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上面的写错了,应该是


//加载行政区域树数据
function loadTreeData(levelname) {
$.ajax({
url: './handler/GetAdministrationData.ashx',
dataType: 'json',
data: {
action: "getalldata",
levelname: levelname
},
async: false,
type: 'GET',
success: function (response) {
var tree = [];
for (var i = 0; i < response.Table.length; i++) {
var node = {
text: response.Table[i].Name_Zh,
icon: "glyphicon glyphicon-stop"
};
tree.push(node);
}

$('#tree').treeview({
data: tree,
onNodeSelected: function (event, node) {
var subnode = [{
text: 'test'
}];
$('#tree').treeview('addNode', subnode,node);
}
});
}
});
}
内容概要:本文围绕“光伏-储能-数据中心”系统的容量优化配置展开研究,旨在通过构建数学模型并结合Matlab编程实现,对园区内光伏发电、储能设备与数据中心算力负荷之间的多能互补关系进行协同优化。研究综合考虑可再生能源出力的波动性、储能系统的充放电特性以及数据中心的动态用电需求与算力调度特性,建立以最小化综合成本、降低碳排放强度、提升能源自给率等为目标的多目标优化模型,并采用先进的智能优化算法(如粒子群、灰狼、鲸鱼等)进行求解,从而确定光伏装机容量与储能系统配置的最优方案。文中提供了完整的Matlab代码实现流程,涵盖数据预处理、模型构建、算法求解与结果可视化全过程,属于综合能源系统与信息基础设施深度融合的前沿交叉课题。; 适合人群:具备电力系统、能源工程、自动化或计算机等相关专业背景,熟悉Matlab编程与基本优化算法原理,从事新能源利用、绿色数据中心、综合能源系统规划与低碳调度等方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 掌握光伏-储能-数据中心耦合系统的建模思路与多能流协同机制;② 学习基于Matlab的多目标容量优化配置方法与智能算法应用技巧;③ 为工业园区、数字经济园区及绿色数据中心的能源系统规划、节能减排与可持续运行提供科学决策依据和技术解决方案。; 阅读建议:建议结合所提供的Matlab代码,深入理解目标函数设计、约束条件设定及算法实现细节,可通过调整负荷参数、改变气候数据、引入新的优化目标或约束条件等方式进行拓展性实验,以深化对系统特性的认知并提升实际科研与工程应用能力。

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