71、Flash CS5.5 开发与使用指南

Flash CS5.5 开发与使用指南

1. Android 应用开发技巧

Android 设备作为手持计算机,性能不如桌面电脑,且 Android 应用常使用滑动、轻拂等手势进行导航和操作。开发 Android 应用时,需确保应用能在 Android 环境中运行,且不过度占用设备资源,要节约设备的处理能力、电池电量和存储空间。以下是一些开发 Android 应用的技巧:
- 利用合适的交互行为 :使用滑动、点击和捏合等手势,避免使用触摸屏无法实现的行为,如悬停效果、微小按钮和极小菜单。
- 支持多方向显示 :尽可能设计支持纵向和横向两种方向的应用,并在两种方向下进行测试。若应用只能在一种方向下工作,可通过“文件”→“AIR for Android 设置”→“常规”来锁定方向。
- 谨慎使用补间动画 :补间动画的计算会消耗 Android 设备的处理能力,仅在必要时使用。
- 适度使用渐变和透明度 :它们也会占用 Android 设备的处理能力,应谨慎使用。
- 优先使用位图 :移动设备更适合使用位图,因为绘制矢量图形所需的计算可能会消耗过多 CPU 资源。
- 预先调整位图大小 :为应用预先调整位图大小,避免在舞台上进行额外的“缩放”计算。
- 缓存矢量图形 :如果使用矢量图形,可通过“属性”→“显示”→“渲染”→“缓存为位图”将其存储为位图。在 ActionScript 中,可设置影片

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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