动态改变RCP应用程序的标题

本文介绍了一种在Eclipse RCP应用程序中动态改变窗口标题的方法。通过获取WorkbenchWindow的Shell并调用setText方法,可以在运行时更新标题栏内容。

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我们知道,Title是在ApplicationWorkbenchWindowAdvisor里面通过

 
  1. public void preWindowOpen() {  
  2.      IWorkbenchWindowConfigurer configurer = getWindowConfigurer();  
  3.      configurer.setInitialSize(new Point(600500));  
  4.      configurer.setShowCoolBar(false);  
  5.      configurer.setShowStatusLine(true);  
  6.      configurer.setShowProgressIndicator(true);  
  7.      configurer.setTitle(xxx);  
  8.  }  

来实现的,那么如何在运行时动态的更改它呢?

最开始一直在想如何获得IWorkbenchWindowConfigurer,但是一点头绪都没有,后来到RCP新闻组里面问了一下,两个人给了回复,不过都不怎么满意,但其中一个给了我启示,他信中写道:
I've used the following technique:

 
  1. public static void changeAppTitle(String newTitle) {  
  2.         Display display = Display.getDefault();  
  3.         if (display != null) {  
  4.                 // Look at all the shells and pick the first one  
  5.                 // that is a workbench window.  
  6.                 Shell shells[] = display.getShells();  
  7.                 for (int i = 0; i < shells.length; i++) {  
  8.                         Object data = shells[i].getData();  
  9.                         // Check whether this shell points to the
  10. // Application main window's shell 
  11.                         if (data instanceof IWorkbenchWindow) {  
  12.                                 shells[i].setText(newTitle);  
  13.                                 break;  
  14.                         }  
  15.                 }  
  16.         }  
  17. }  


既然可以通过IWorkbenchWindow的Shell来设置标题,那么一切就好解决了。

在ActionBarAdvisor中初始化Action时,把WorkbenchWindow作为参数传入构造器中,然后在Action中就可以使用window.getShell().setText()了:)
内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
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