新闻列表不同连接色控制方法(AS3)

本文探讨了使用XML文件加载新闻列表并应用CSS样式时遇到的问题。详细分析了XML文件格式对Flash内部处理的影响,以及如何调整XML和CSS来确保正确的显示效果。
今天测试TextField通过读取xml文件完成新闻列表,并且第一条标红加粗,遇到了CSS控制失效的问题,仔细研究了一下,发现有许多细节知识点不熟悉导致的,现在公布一下过程,以免新手重蹈覆辙。

//xml文件格式
<channel>
<title>新闻列表</title>
<news>
<font color='#ff0000'><a href='http://www.jsfund.cn/portal/infodetail.hfm?classid=10129&id=10167811' target='_blank'>● 嘉实基金:市场震荡调整结构性机会涌现</a></font>
<a href='http://www.jsfund.cn/portal/infodetail.hfm?classid=10129&id=10167812' target='_blank'>● 四季度前中小盘股仍是市场主流</a>
</news>
</channel>

//调入新闻列表

function loadNews() {
_txt.htmlText=myXML.child("channel").child("news")[0];
var sheet:StyleSheet=new StyleSheet;//定义CSS对象
var s="a:link{color:#ffffff; text-decoration:none;}";//组css字串,也可外挂成css文件
s+="a:hover{color:#fff600; text-decoration:none;}";
s+=".b a:link{color:#ff0000}";
sheet.parseCSS(s); //css解析
_txt.styleSheet=sheet;//css应用到text框

trace(_txt.htmlText)//输出原始代码,用于分析flash内部处理原理
}

程序运行后,发现带连接的css均失效,font color定义也没有效果,但单独应用font color还是a连接都有效果(如下图所示,会看到还有许多有空隙和排版有问题的地方)。

[img]http://dl.iteye.com/upload/attachment/329261/bbfa0e17-fdc9-39a1-be50-65e15bed0b19.jpg[/img]

后尝试修改xml文件为下列格式:
<channel>
<title>新闻列表</title>
<news>
<font color='#ff0000'><a href='http://www.jsfund.cn/portal/infodetail.hfm?classid=10129&id=10167811' target='_blank'>● 嘉实基金:市场震荡调整结构性机会涌现</a></font>
<a href='http://www.jsfund.cn/portal/infodetail.hfm?classid=10129&id=10167812' target='_blank'>● 四季度前中小盘股仍是市场主流</a>
</news>
</channel>
css及html功能定义均正常。

分析问题原因:
1.众所周知的原因xml内容部分对于<>这种保留字符的转义;
2.xml文件读取为什么没报错?因为html这几个标签也是成对出现,符合xml标准,被当成节点读入,所以没有报xml格式错误;
3.上图所出现的空隙是因为news标签内的内容,包括空格都被直接写入htmlText,当成一个空串。


(下图是调整后的效果)

[img]http://dl.iteye.com/upload/attachment/329264/4cc27dc2-d42a-3c39-8790-a69cd9856dc9.jpg[/img]
【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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