flex页面跳转

其实对于这个题目是不恰当的,因为flex中是没有页面这个概念的,页面在flex里面其实就是一个个的Canvas,vbox,

hbox等等之类的东西,看到的不同页面的切换,就是这些元素一层层的堆积,或者替换,但是为了好理解,还是称之为

"页面跳转"。其实我们可以对比传统的C/S开发模式,没页面跳转,只有窗体和元件的显示和隐藏。

那么在flex中怎么实现页面的跳转了,我总结了下,主要有一下几种方式:

1、使用ViewStack组件,具体代码如下所示:把要跳转的页新建成 MXML Component,然后通过 ViewStack 组件把

这些页包含进来
<mx:ViewStack id="storeViews" width="100%" height="550" creationPolicy="all">
<shouye id="homeView" label="首 页" showEffect="WipeDown" hideEffect="WipeUp" />
<leixing id="pView" label="模板类型" showEffect="WipeDown" hideEffect="WipeUp" />
<make id="supportView" label="立即制作" showEffect="WipeDown" hideEffect="WipeUp" />
</mx:ViewStack>
然后再用别的组件切换这些页,比如用 Button
<mx:Button click="storeViews.selectedChild=homeView;" />

2、使用navigateToURL,主要方式如下:var url:String = "http://localhost:8080/Flex_J2eeDemo/bin/Welcome.html";
var request:URLRequest = new URLRequest(url);
navigateToURL(request,"_blank");

但是这个方法很郁闷就是页面切换总是弹出新的页面,而不是只变换url

3、也是我采用的方法,就是引用flash中的 import flash.external.ExternalInterface 这个接口,他能提供像jsp中window.location.href方法一样方便,主要代码为: ExternalInterface.call("function()

{window.location.href='http://localhost:8080/Flex_J2eeDemo/bin/Welcome.html';}

");

4、使用组件技术,把不通的页面做成component,然后通过TabNavigator等进行切换,通过使用state实现跳转。效果如图所示:


最后总结下吧:在Flex中,根本就没有页面的概念,有的只有状态,Flex是通过改变不同的状态在我们的Application中


实现不同页面的平滑变换。目前已有人提出使用"栈"的"后进先出"的思想等等方法来实现,当然还有其他的方法,但

是都需要我们的不断探索、挖掘。

本文来自优快云博客,转载请标明出处:http://blog.youkuaiyun.com/tianpeijun/archive/2009/04/17/4088496.aspx

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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