flex toolTip样式设置

本文介绍如何使用ActionScript创建自定义的Flash Tooltip,并通过CSS样式进行美化。具体包括自定义Tooltip类的设计、应用样式以及在MXML文件中实现交互。

需要3个文件。一个是样式类,一个样式文件,一个是mxml文件。

 

MyToolTip.as

package{
 import mx.core.UITextField;
 import mx.skins.halo.ToolTipBorder;
 import mx.controls.ToolTip;
 public class MyToolTip extends ToolTipBorder {
  
  
  override protected function updateDisplayList(unscaledWidth:Number,
   unscaledHeight:Number):void{
    
    var toolTip:ToolTip = (this.parent as ToolTip);
    var textField:UITextField = toolTip.getChildAt(1) as UITextField;
    textField.htmlText = textField.text;
    
    
    var calHeight:Number = textField.height;
    calHeight += textField.y*2;
    calHeight += textField.getStyle("paddingTop");
    calHeight += textField.getStyle("paddingBottom");
    
    
    var calWidth:Number = textField.textWidth;
    calWidth += textField.x*2;
    calWidth += textField.getStyle("paddingLeft");
    calWidth += textField.getStyle("paddingRight");
    
    super.updateDisplayList(calWidth, calHeight);
   }
 }
}

 

●style.css

ToolTip{
    font-family:            verdana;
    font-size:              14px;
    color:                  #000000;
    background-color:       #FF00FF;
    background-alpha:       0.85;
    cornerRadius:           10;
    borderSkin:             ClassReference("MyToolTip");
}

 

●toolTipDemo.mxml

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<mx:Application xmlns:mx="
http://www.adobe.com/2006/mxml " layout="absolute" width="640" height="477">
        <mx:Script>
    <![CDATA[
        [Bindable]
        private var myToolTipText:String = "<b>This is a bold toolTip</b>" ;
    ]]>
</mx:Script>
<mx:Style source="style.css"/>
    <mx:Button label="hover to get tooltip" toolTip="{myToolTipText}"
x="36" y="28"/>
</mx:Application>

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值