如何使用Flex Resize Effect

本文介绍了一个使用 Flex 的 ResizeEffect 缩放图片的示例。通过两个按钮控制图片的放大与缩小,展示了如何设置图片的宽度和高度变化效果。
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<!-- Simple example to demonstrate the Resize effect. -->
<!--
如何使用Flex Resize Effect
MyShareBook.cn 翻译
-->
<mx:Application xmlns:mx="http://www.adobe.com/2006/mxml">

<mx:Resize id="expand" target="{img}" widthTo="100" heightTo="200"/>
<mx:Resize id="contract" target="{img}" widthTo="30" heightTo="60"/>

<mx:Panel title="Resize Effect Example" width="100%" height="100%"
paddingTop="10" paddingLeft="10" paddingRight="10" paddingBottom="10">

<mx:Text width="100%" color="blue"
text="Use the Button controls to resize the image."/>

<mx:Image id="img" width="30" height="60"
source="@Embed(source='assets/Nokia_6630.png')"/>

<mx:ControlBar>
<mx:Button label="Expand" click="expand.end(); expand.play();"/>
<mx:Button label="Contract" click="contract.end(); contract.play();"/>
</mx:ControlBar>

</mx:Panel>
</mx:Application>
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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