Flex编程注意之clipContent

本文详细介绍了在Flex布局中,如何通过设置clipContent属性来实现子元素超出容器边界时的拖拽效果,并讨论了层级调整的方法。包括通过调整z-index和使用setChildIndex方法来解决子元素被遮挡的问题。
在做Flex项目的时候,碰到了一个修改,具体请看下面的原型图:
 
 
 
在做 Flex项现在需要的一个这样的方式,用鼠标对C进行Drag操作。使它可以在A中任意移动,但是由于C是包含在B中,因此使用startDrag() 和 stopDrag()的时候,只能在B区域中进行移动,而无法超出B的边界。
如果我们想让C在A中移动的话,那么就应该使用一个叫做clipContent的属性了。
以下是这个属性的定义:
Whether to apply a clip mask if the positions and/or sizes of this container's children extend outside the borders of this container.
它的中文含义大致是:
如果此容器的子项的位置和/或大小扩展到此容器的边框之外,是否应用剪裁遮罩。
clipContent值:
True:当子项目的边界超出此容器时,不显示子项目在此容器中。
Flase:当子项目的边界超出此容器时,显示子项目在此容器中。
clipContent是Container中的一个public propertie。因此Flex常用的一些容器类控件:
Accordion, Box, Canvas, Form, FormItem, LayoutContainer, Panel, Tile, ViewStack 全部都可以使用这个属性。
即我们在B中,设定clipContent = false,这样就可以实现我们的要的效果了,当C在移动的时候,如果遇到了D,则会在D的下面,那么这是怎么回事呢?
因为在coding这个结构的时候,D的z-index就比B的高,因此C移动的时候,会被D遮挡住(虽然C可以在A中任意位置进行移动)
所以我们做如下的设定:
将B的z-index,放置到D的z-index上面即可。而我们使用的方式就是:setChildIndex(这个method是很常用的,因此我就不在这里进行复述了。)
因此如果在一个很复杂的嵌套的容器中,如果要移动其中一个子容器在最外层容器中时,应作如下的设定:
1、将要移动的子容器的父容器(当然这个父容器之上可能还会有父容器的)要在需要移动容器中处于最上层显示。
      例如:A → B → C → D → E
                  F→ G → H 
      如果想要移动E在A中,那么就需要B在F的上面,即使用setChildIndex来重新设定B与F的位置。
2、需要将D容器的clipContent设定为false。
以上,希望会对大家有所帮助:)
目的时候,碰到了一个修改,具体请看下面的原型图:

本文出自 “我的博客” 博客,请务必保留此出处http://wonlen.blog.51cto.com/939068/204636

本项目构建于RASA开源架构之上,旨在实现一个具备多模态交互能力的智能对话系统。该系统的核心模块涵盖自然语言理解、语音转文本处理以及动态对话流程控制三个主要方面。 在自然语言理解层面,研究重点集中于增强连续对话中的用户目标判定效能,并运用深度神经网络技术提升关键信息提取的精确度。目标判定旨在解析用户话语背后的真实需求,从而生成恰当的反馈;信息提取则专注于从语音输入中析出具有特定意义的要素,例如个体名称、空间位置或时间节点等具体参数。深度神经网络的应用显著优化了这些功能的实现效果,相比经典算法,其能够解析更为复杂的语言结构,展现出更优的识别精度与更强的适应性。通过分层特征学习机制,这类模型可深入捕捉语言数据中隐含的语义关联。 语音转文本处理模块承担将音频信号转化为结构化文本的关键任务。该技术的持续演进大幅提高了人机语音交互的自然度与流畅性,使语音界面日益成为高效便捷的沟通渠道。 动态对话流程控制系统负责维持交互过程的连贯性与逻辑性,包括话轮转换、上下文关联维护以及基于情境的决策生成。该系统需具备处理各类非常规输入的能力,例如用户使用非规范表达或对系统指引产生歧义的情况。 本系统适用于多种实际应用场景,如客户服务支持、个性化事务协助及智能教学辅导等。通过准确识别用户需求并提供对应信息或操作响应,系统能够创造连贯顺畅的交互体验。借助深度学习的自适应特性,系统还可持续优化语言模式理解能力,逐步完善对新兴表达方式与用户偏好的适应机制。 在技术实施方面,RASA框架为系统开发提供了基础支撑。该框架专为构建对话式人工智能应用而设计,支持多语言环境并拥有活跃的技术社区。利用其内置工具集,开发者可高效实现复杂的对话逻辑设计与部署流程。 配套资料可能包含补充学习文档、实例分析报告或实践指导手册,有助于使用者深入掌握系统原理与应用方法。技术文档则详细说明了系统的安装步骤、参数配置及操作流程,确保用户能够顺利完成系统集成工作。项目主体代码及说明文件均存放于指定目录中,构成完整的解决方案体系。 总体而言,本项目整合了自然语言理解、语音信号处理与深度学习技术,致力于打造能够进行复杂对话管理、精准需求解析与高效信息提取的智能语音交互平台。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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