Coding ActionScript 3.0系列[2] 简单的DeBug对象

本文介绍了一种在ActionScript 3.0中进行高效调试的方法。通过建立Debug对象,可以根据需要显示不同级别的信息,并且能够方便地控制调试信息的输出。这种方法有助于减少测试代码对正式应用的影响,同时保持调试信息的可用性。
[1b]于 Coding ActionScript 3.0系列
[/1b]我打算开始转入AS3的开发,之前的AS2代码将逐步转移过来,在编码过程中可能获得一些有价值的信息,我将和大家一起分享和讨论。有更好的建议,也可以在这里提出来。我不保证我采用的方法是最好的,也不保证代码没有任何问题,应此,在使用我的代码产生的任何问题,我都不负责。同时,请注意,不要将这些代码用于商业用途,如果必须,请与我联系。
 
[1b]Tracer[/1b][1b] [/1b]在很多的时候,我们需要测试代码,那么我们可以采用trace结果出来。对于一个小的应用可以这样,但是,如果这样的trace很多的时候,你显示出来的信息就会很多,而且,很多时候,你不希望删除这些测试代码,因为你怕再出现问题。这个时候,你有必要建立一个DeBug对象。这个对象可以做这样的事情:
 
[color="#993366"]根据需要,显示不同级别的信息[/color]

[color="#993366"]可以设置是否显示DeBug信息[/color]

[color="#993366"]对信息进行分类[/color]
解决方案:
[color="#339966"]定义不同级别的信息的值,建立序列[/color]

[color="#339966"]正对不同级别信息采用不同的方法抛出[/color]

[color="#339966"]建立一个接口用于设置信息显示级别[/color]

[url=http://www.wersling.com/blog/attachments/month_0609/m2006919175220.rar][1b]点击下载源代码[/1b][/url]
 
本文转自:http://www.5uflash.com/flashjiaocheng/Flash-as3-jiaocheng/1960.html
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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