Flex addEventListener增加事件侦听函数时传递多个参数

本文介绍了一种在Flash中为事件监听器传递额外参数的方法。通过自定义类`EventArgExtend`实现参数传递,并提供了两种实现方式:一种是通过静态方法创建包装函数;另一种则是直接在监听器回调中使用额外参数。
  今天在写事件监听器时,想往处理函数中传入参数。上网查到了一篇不错的文章,如下:
  注:优快云已经有人转载了,但是我还是贴到了自己的日志里,一方面是方便以后参与,一方面可能方便我的朋友们,或来其它同行。
  package
  {
  public class EventArgExtend
  {
  public function EventArgExtend()
  {
  }
  public static function create(f:Function,... arg):Function
  {
  var F:Boolean=false;
  var _f:Function=function(e:*,..._arg)
  {
  _arg=arg
  if(!F)
  {
  F=true
  _arg.unshift(e)
  }
  f.apply(null,_arg)
  };
  return _f;
  }
  public static function toString():String
  {
  return "Class JEventDelegate";
  }
  }
  }
  =========================================== 使用的方式:
  txtShow.addEventListener(MouseEvent.CLICK,EventArg Extend.create(clickHandler,1,"str"));
  private function clickHandler(e:Event,...arg):void
  {
  Alert.show(arg[0].toString());
  Alert.show(arg[1].toString());
  }
  还有另外一个方法,没有封装效果,不过代码更加容易理解:
  var sayHello:String = "欢迎光临www.FlashJ.cn -Flash,Ria技术博客";
  btn1.addEventListener(MouseEvent.CLICK,function (e:MouseEvent){clickHandlerWithArg(e,sayHello)});
  function clickHandlerWithArg(e:MouseEvent,arg:String):void
  {
  var out:String= e.target + "发出事件(有参数) :" + arg;
  trace(out);
  }
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模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掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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