$("#h_box").on("click","#sendNextUsersM",function(){ var rows = me.datatable.rows(".selected").data().toArray(); if(rows.length ==1){ var is_valid = rows[0].IS_VALID; if(is_valid!="Y"){ wj_fun.wj_confirm_init("校验未通过,不可以发送!"); return; } //var item_key = rows[0].ITEM_KEY; //zjptWorkFlow(item_key,query); var tempSql = " select WF_VIEW_URL,WF_MODIFY_URL from XSR_XZ_EX_XLS_CONFIG where xls_code = '"+rows[0].XLS_CODE+"' "; var sqlResult = getForm.getSqlForms({"sql":tempSql}); var dpSql = " select d.dp_name from Xsr_Xz_Ba_Ou_Dp_All d where d.dp_id = "+rows[0].DP_ID; var dpResult = getForm.getSqlForms({"sql":dpSql}); var param = { "H_DESC": rows[0].INV_H_NAME, "VENDOR_SITE": "", "EMP_TYPE": "", "XLS_CODE": rows[0].XLS_CODE, "WF_VIEW": zx_session_vars["rootPath"]+"/"+sqlResult.WF_VIEW_URL, "WF_MODIFY_URL": zx_session_vars["rootPath"]+"/"+sqlResult.WF_MODIFY_URL, "WF_VIEW_URL": zx_session_vars["rootPath"]+"/"+sqlResult.WF_VIEW_URL, "WF_JBR_ID": "", "OU_ID": rows[0].OU_ID, "OU_NAME": rows[0].OU_NAME, "DP_NAME": dpResult.DP_NAME, "INV_H_NAME":rows[0].INV_H_NAME, "INV_H_CODE": rows[0].INV_H_CODE, "INV_H_VAL": rows[0].INV_H_VAL, "PAY_H_VAL": rows[0].INV_H_VAL, "WITH_TAX_VAL": rows[0].INV_H_VAL, "LOGINNAME": rows[0].BXR, "JBRXM":rows[0].EMPNAME, "DP_ID": rows[0].DP_ID, "EMP_NAME": rows[0].EMPNAME, "DP_CODE": "", "p_table_name": "xsr_xz_ex_inv_h", "p_primary_column": "INV_H_ID", "e_business_id": rows[0].INV_H_ID }; var callback = function () { //执行完成之后的回调函数,刷新表格 query(); wj_fun.tip_block({ "title": "流程提交成功!" }); }; wf_submit(rows[0].ITEM_TYPE, rows[0].ITEM_KEY, rows[0].AUDIT_STATUS, param,callback, true) }else{ wj_fun.wj_confirm_init("请选择一条数据!"); return ; } });

时间: 2023-07-21 12:05:31 浏览: 56
这段代码是一个JavaScript函数的定义。当id为"h_box"的元素中的id为"sendNextUsersM"的元素被点击时,会触发该函数。 函数内部首先获取被选中的行数据,并判断是否只选中了一行。如果不止选中了一行或者没有选中任何行,则会弹出提示信息。 如果只选中了一行,并且该行的IS_VALID属性不等于"Y",则会弹出提示信息"校验未通过,不可以发送!"。 接下来,通过执行SQL查询获取一些数据,并将这些数据存储在变量sqlResult和dpResult中。 最后,构建一个包含各种参数的param对象,并调用wf_submit函数,将param作为参数传递给它。wf_submit函数可能执行一些操作,然后调用回调函数callback,在完成后刷新表格,并显示一个提示信息"流程提交成功!"。 请注意,由于代码片段提供的不完整,缺少了一些定义和调用的部分,所以无法完全理解代码的功能。如果需要更多信息,请提供完整的代码片段。
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var rows = $("#tg").datagrid("getRows");是什么意思

这段代码是使用jQuery框架中的datagrid插件获取id为"tg"的表格中的所有行数据,并将其赋值给变量rows。具体来说,"$("#tg")"表示选取id为"tg"的元素,".datagrid()"表示调用其datagrid插件,"getRows()"表示获取所有行数据。最终结果是将所有行数据存储在变量rows中。

var price_rows = $('#manage_price_datagrid').datagrid('getRows'); price_rows.forEach(function(price_row) { if(price_row.isTag != null){ $('#manage_price_datagrid').datagrid('deleteRow', $('#manage_price_datagrid').datagrid('getRowIndex',price_row)); } });为什么只删除了第一天

根据你提供的代码,无法确定为什么只删除了第一行。不过,这段代码的功能是从名为 "manage_price_datagrid" 的 DataGrid 中删除具有 "isTag" 属性的行。如果只删除了第一行,可能有以下原因: 1. 只有第一行具有 "isTag" 属性,其他行没有该属性。 2. 在删除第一行后,DataGrid 的行数发生了变化,导致后面的行无法正确获取索引。 你可以通过使用控制台输出调试语句来检查这些变量和操作,以更好地理解代码的执行过程和问题所在。

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下面的代码哪里有问题,帮我改一下from __future__ import print_function import numpy as np import tensorflow import keras from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense,Dropout,Flatten from keras.layers import Conv2D,MaxPooling2D from keras import backend as K import tensorflow as tf import datetime import os np.random.seed(0) from sklearn.model_selection import train_test_split from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt from keras.datasets import mnist images = [] labels = [] (x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data() X = np.array(images) print (X.shape) y = np.array(list(map(int, labels))) print (y.shape) x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.30, random_state=0) print (x_train.shape) print (x_test.shape) print (y_train.shape) print (y_test.shape) ############################ ########## batch_size = 20 num_classes = 4 learning_rate = 0.0001 epochs = 10 img_rows,img_cols = 32 , 32 if K.image_data_format() =='channels_first': x_train =x_train.reshape(x_train.shape[0],1,img_rows,img_cols) x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0],1,img_rows,img_cols) input_shape = (1,img_rows,img_cols) else: x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0],img_rows,img_cols,1) x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0],img_rows,img_cols,1) input_shape =(img_rows,img_cols,1) x_train =x_train.astype('float32') x_test = x_test.astype('float32') x_train /= 255 x_test /= 255 print('x_train shape:',x_train.shape) print(x_train.shape[0],'train samples') print(x_test.shape[0],'test samples')

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