Flex4中的皮肤(1):自定义SkinnableComponent

本文介绍如何使用Flex4的Spark组件实现组件皮肤自定义,通过一个PetriNet节点的例子展示了如何仅定义一个组件类,利用不同Skin实现库所和变迁的显示。

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      Flex4提供了一组Spark组件,实现了全新的组件皮肤自定义(Gumbo Skinning ),从而将组件灯显示和功能逻辑完全分离。
本文以PetriNet 中的节点为例,展现Flex4为编程带来的便利。

 

PetriNet中的节点

下图是一个PetriNet的示例。在PetriNet中有两种节点:库所(Place)和变迁(Transition)。库所和变迁都可以容纳令牌 (Token)。如果一个变迁的每个输入库所 (input place)都拥有令牌,该变迁即为被允许(enable)

 

PetriNet

 

在Flex3中,我们要实现这两种节点,通常会采取继承的方式:

 

众所周知继承和类膨胀会带来一些问题,如果仅仅因为显示的不同而实现两个不同的组件类并不是一个很好的解决办法。

在Flex4中,我们完全可以只定义一个组件类来实现功能逻辑,而把显示交给Skin去处理:

 

 

显示和逻辑分离

spark组件都继承自SkinnableComponent,而SkinnableComponent继承子UIComponent并扩展了Skin相关的功能;同样Skin类也继承自UIComponent。

通过这样的方式,spark组件在原有的组件架构基础上,实现了显示和逻辑的分离。

 

构建自定义的SkinnableComponent和Skin

直接继承SkinnableComponent就可以实现一个自定义的组件:

 

Node.as

 

使用SkinnableComponent时,必须定义skinClass样式,否则会发生错误。skinClass的定义如下:

 

所以在使用自定义组件之前,还要先定义Skin类。这里定义了两个皮肤:

 

PlaceSkin.mxml

 

TransitionSkin.mxml

 

其中的s:Ellipse, s:Rect等元素来自Flex4中的FXG

 

 

有了Skin后,就可以使用SkinnableComponent组件了:

 

NodeSample.mxml

 

运行效果如下:

 

 

 

 

 

内容概要:本文介绍了基于Python实现的SSA-GRU(麻雀搜索算法优化门控循环单元)时间序列预测项目。项目旨在通过结合SSA的全局搜索能力和GRU的时序信息处理能力,提升时间序列预测的精度和效率。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战及解决方案,涵盖了从数据预处理到模型训练、优化及评估的全流程。SSA用于优化GRU的超参数,如隐藏层单元数、学习率等,以解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题。项目还提供了具体的代码示例,包括GRU模型的定义、训练和验证过程,以及SSA的种群初始化、迭代更新策略和适应度评估函数。; 适合人群:具备一定编程基础,特别是对时间序列预测和深度学习有一定了解的研究人员和技术开发者。; 使用场景及目标:①提高时间序列预测的精度和效率,适用于金融市场分析、气象预报、工业设备故障诊断等领域;②解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题;③通过自动化参数优化,减少人工干预,提升模型开发效率;④增强模型在不同数据集和未知环境中的泛化能力。; 阅读建议:由于项目涉及深度学习和智能优化算法的结合,建议读者在阅读过程中结合代码示例进行实践,理解SSA和GRU的工作原理及其在时间序列预测中的具体应用。同时,关注数据预处理、模型训练和优化的每个步骤,以确保对整个流程有全面的理解。
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