Flex ArrayCollection几点注意

本文介绍了Flex框架中ArrayCollection类的使用技巧,包括事件监听、对象删除、过滤函数及排序等功能特性,并提供了注意事项。

ArrayCollection是flex中的数组集合类,能够自动更新变化绑定的试图界面,它是很常用的,我们使用它时需要注意几个地方

 

1。事件监听, ArrayCollection可以为它注册一个集合改变的监听事件(CollectionEvent.COLLECTION_CHANGE),就是一旦ArrayCollection数组改变就会触发Event,不是所有情况的改变都会触发改变事件,如果集合当中的对象属性没有被绑定,那么你改变它的对象值也是不会触发事件的,在这种情况下你也许可能需要去将对象的属性进行绑定或者通过itemUpdated方法去管理对象值改变,除非集合的长度改变了,事件才会被触发

 

2。对象删除, ArrayCollection的对象删除方法removeAll(),有这样一种情况,当你在过滤集合数据的时候,它并不会删除所有数据,而是删除全部过滤的数据,不符合过滤条件的数据就没被删除,依然还在source中

 

3。过滤函数, ArrayCollection有个filterFunction过滤函数,就是可能集合中你只需要显示其中某几个对象,你将会需要根据对象条件筛选对象,那么你可能会用过滤函数,过滤函数会将不符合条件的对象过滤出来,但是ArrayCollection有个source属性是不会变的,它是个数组,所有源数据全在里面,尽管你去过滤,所有对象都会一直存在其中

 

4。排序, ArrayCollection还有一个sort属性是用来排序的,你可以为其指定排序字段

 

 

以上仅是我使用 ArrayCollection时碰到过的,希望对别人提供参考

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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