Flex中显示手型鼠标

有些时候,我们需要在Flex组件上--Label或者Button上显示手型的鼠标来让某些东西看的更明了,或者就是简单的提醒用户的注意。而默认的通常都是指针形状的,当然要做到手型的鼠标也并非困难的事情。

 

你可以在下面的例子中看到,第一个按钮并没有首行指针,这是默认的设置,而第二个就变成了手型的了,同样注意到那个标签,也是手型的,不过同时手型的鼠标,用到Flex的属性却不是一样的,看代码。

 

要使得在Button上出现手型的鼠标,你必须把buttonMode属性值设置成为true,并且把useHandCursor设置成为true. 对于其他组件你则必须把mouseChildren的属性值设置成为false,这样设置之后就是在上面例子中看到的效果了。

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<mx:Application xmlns:mx="http://www.adobe.com/2006/mxml"
 layout="vertical" width="300" height="200">
  <mx:Button width="90%" height="50%" label="No Hand Cursor Button" />
  <mx:Button width="90%" height="50%" label="Hand Cursor Button"
   buttonMode="true" useHandCursor="true" />
  <mx:Label width="100%" height="10%"  text="label with hand cursor"
   buttonMode="true" useHandCursor="true" mouseChildren="false"/>
</mx:Application>

 呵呵,蛮有意思的,有兴趣的看看这个网站,不错的: Switch on the code

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模。该模旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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