clutter的动画机制

与clutter相关的对象有:

master_clock

timeline

score

alpha

behaviour

actor

 

master_clock是系统最基本的定时器,就像一个时钟,不停地在走动。这是一个内部对象,用户不可见。

timeline是一个时间片,也可以认为是一个发生器,它根据用户的需求产生定时的信号。

score是对timeline的一个封装,它通过对timeline的组合实现复杂的定时需求。

alpha是一个过滤器,它把timeline产生的等长时间片值转换为用户需要的不同的值,类似于一个以时间为输入变量的函数。

behaviour是用来将alpha产生的变换值作用在actor对象相关变量的对象。

actor是需要产生动画效果的对象。

 

他们之间的关系是:

master_clock包含有1个或多个timeline,它会将时间滴答告诉各个timeline。

timeline会产生信号。

alpha将自己与某个timeline绑定,接收timeline产生的信号。然后通过内部函数将信号转换为输出数值,产生new_frame信号。

behaviour将自己与一个alhpa绑定,接收alhpa产生的信号。另外它也绑定多个actor。当接收到aplha的信号时,它负责分发alpha值到每个actor.

score则打包多个timeline,控制其并发或串行激发,实现多样化的时间轴。

下载方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在纺织制造领域中,纱线的品质水平对最终制成品的整体质量具有决定性作用。 鉴于消费者对于产品规格和样式要求的不断变化,纺织制造工艺的执行过程日益呈现为一种更为复杂的操作体系,进而导致对纱线质量进行预测的任务变得更加困难。 在众多预测技术中,传统的预测手段在面对多变量间相互交织的复杂关系时,往往显得力不从心。 因此,智能计算技术在预测纱线质量的应用场景中逐渐占据核心地位,其中人工神经网络凭借其卓越的非线性映射特性以及自适应学习机制,成为了众多预测方法中的一种重要选择。 在智能计算技术的范畴内,粒子群优化算法(PSO)和反向传播神经网络(BP神经网络)是两种被广泛采用的技术方案。 粒子群优化算法是一种基于群体智能理念的优化技术,它通过模拟鸟类的群体觅食行为来寻求最优解,该算法因其操作简便、执行高效以及具备优秀的全局搜索性能,在函数优化、神经网络训练等多个领域得到了普遍应用。 反向传播神经网络则是一种由多层节点构成的前馈神经网络,它通过误差反向传播的机制来实现网络权重和阈值的动态调整,从而达成学习与预测的目标。 在实际操作层面,反向传播神经网络因其架构设计简洁、实现过程便捷,因此被广泛部署于各类预测和分类任务之中。 然而,该方法也存在一些固有的局限性,例如容易陷入局部最优状态、网络收敛过程缓慢等问题。 而粒子群优化算法在参与神经网络优化时,能够显著增强神经网络的全局搜索性能并提升收敛速度,有效规避神经网络陷入局部最优的困境。 将粒子群优化算法与反向传播神经网络相结合形成的PSO-BP神经网络,通过运用粒子群优化算法对反向传播神经网络的权值和阈值进行精细化调整,能够在预测纱线断裂强度方面,显著提升预测结果的...
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