[转]stage的宽度

最新推荐文章于 2024-07-26 02:54:23 发布
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stage.width是舞台上的物体构成的矩形的宽度
stage.stageWidth才是舞台自己的宽度
JavaFX Stage
2012年开始工作，全栈开发老兵，目前已是一个老师，分享这么多年的心得体会
09-03 416
JavaFXStagejavafx.stage.Stage表示 JavaFX 桌面应用程序中的窗口。在 JavaFX 内部，Stage您可以插入一个 JavaFX Scene，它表示在窗口内显示的内容 - 在Stage.当 JavaFX 应用程序启动时，它会创建一个根Stage对象，该对象将传递给 start(Stage primaryStage)JavaFX 应用程序的根类的方法。此Stage 对象代表 JavaFX 应用程序的主窗口。
【AI面试】目标检测中one-stage、two-stage算法的内容和优缺点对比汇总
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钱多多先森
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目标检测算法one stage和two stage的对比
快速绘图体验之knova
ITsource
04-29 1739
1、什么是knova？ Konva 是一个HTML5 Canvas JavaScript框架，可以让我们像操作 DOM 一样来操作 canvas，并提供了对 canvas 中元素的事件机制，拖放操作的支持。 它通过为桌面和移动应用程序启用Canvas交互性来扩展2d上下文。 Konva支持高性能动画、转换、节点嵌套、分层、过滤、缓存、桌面和移动应用程序的事件处理等等。 您可以在舞台上绘制东西，向它...
4.Stage
qq_51748637的博客
12-10 993
Stage简单介绍（待补充）
Laya Stage
JunChow
09-20 1799
舞台是显示游戏元素的平台，在游戏视觉编程中，一切游戏的元素必须添加到舞台才能被显示。因此，舞台是放置对象的最终容器。舞台自身也是一种可以显示的对象，从编程角度来讲，任何对象都具有属性和行为。 舞台提供适配模式，不同适配模式产生不同大小的画布，画布越大渲染压力越大。 舞台提供不同的帧率模式，帧率越高渲染压力越大，也越耗电。 环境 操作系统：Windows10 引擎版本：Laya...
javafx 宽度跟随窗口
weixin_41438968的博客
07-26 225
JavaFX 宽度跟随窗口的实现方法 JavaFX 是一个用于构建富客户端应用程序的现代、高性能和轻量级的框架。在开发过程中，我们经常需要实现界面元素的宽度跟随窗口宽度变化的功能。本文将介绍如何使用 JavaFX 实现这一功能，并提供代码示例。 1. 界面布局 在 JavaFX 中，界面布局通常使用 BorderPane、...
Javafx顶级容器Stage（舞台）
大知无涯者
03-31 7963
继承关系： java.lang.Object javafx.stage.Window javafx.stage.Stage 基本属性设置： public class TestStage extends Application{ public static void main(String[] args) { launch(); } public void start(Stage pri...
java primary stage_JavaFx的Application、舞台Stage和场景Scene初探
weixin_35902426的博客
02-16 1005
import javafx.application.Application;import javafx.scene.Group;import javafx.scene.Scene;import javafx.scene.control.Button;import javafx.stage.Stage;public class App14_1 extends Application {@Overri...
JavaFX01：stage
Shao_yihao的博客
05-18 345
最简单的一个JavaFX程序 package com.example.javafx_test1; import javafx.stage.Stage; import javafx.application.Application; public class HelloApplication extends Application{ //继承Application类 public void start(Stage stage) { //必须要实现一个start方法 stage.sho
javaFX--Stage
havedreamjava的博客
04-23 994
javaFX中Stage
JavaFX 第一课 Stage 设置宽度 高度 最大宽度 最大高度 最小宽度 最小高度 全屏 监听窗口的 尺寸改变 坐标改变 设置窗口透明度
jialan75的博客
01-09 2624
package fx.com; import javafx.application.Application; import javafx.beans.value.ChangeListener; import javafx.beans.value.ObservableValue; import javafx.scene.Group; import javafx.scene.Scene; import javafx.scene.image.Image; import javafx.stage.Stage; .
flex4获取当前窗口的长度与宽度的方法
10-25
总结一下，Flex 4中获取和设置当前窗口的长度与宽度通常涉及到监听stage对象的尺寸变化，然后根据这些变化动态调整应用界面的宽度和高度。这样可以使应用程序界面更加灵活地适应不同尺寸的屏幕和窗口变化，从而提高...
一个基于微服务架构的现代化全栈电子商务平台演示项目旨在通过模块化设计与云原生技术栈完整模拟真实线上购物商城的核心业务流程与复杂交互场景_微服务架构SpringCloudAl.zip
12-03
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（43页PPT）智慧农业顶层设计与解决方案.pptx
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mall-swarm-learning是一套基于SpringCloudHoxton与Alibaba生态构建的微服务架构电商平台系统_它整合了SpringBoot23框架.zip
12-03
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Delphi 13.1控件之微信文章下载器含图片.rar
12-03
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稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验，预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验，EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
12-03
内容概要：本文围绕EKF SLAM（扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建）的性能展开多项对比实验研究，重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异，并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响，旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量，为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究，但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群：具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员，尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标：①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现；②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响；③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力，提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议：建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现，重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节，深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验，预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验，EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略（Matlab代码实现）
12-03
内容概要：本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开，结合Matlab代码实现，提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈（Stackelberg Game）理论构建售电商与用户之间的互动关系，售电商作为领导者制定电价套餐策略，用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时，模型综合考虑售电商在多级电力市场（如日前市场、实时市场）中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略（Matlab代码实现）购电组合优化，兼顾成本最小化与收益最大化，并引入不确定性因素（如负荷波动、可再生能源出力变化）进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码，涵盖博弈建模、优化求解（可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具）、结果可视化等环节，具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员，尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标：① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法；② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为；③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化；④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果，支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议：建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据，按照文档目录顺序逐步学习，重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑，同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进，以深化理解并提升科研创新能力。
基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）
最新发布
12-03
内容概要：本文介绍了基于粒子群优化算法（PSO）的p-Hub选址优化问基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）题的Matlab代码实现，旨在解决物流与交通网络中枢纽节点的最优选址问题。通过构建数学模型，结合粒子群算法的全局寻优能力，优化枢纽位置及分配策略，提升网络传输效率并降低运营成本。文中详细阐述了算法的设计思路、实现步骤以及关键参数设置，并提供了完整的Matlab仿真代码，便于读者复现和进一步改进。该方法适用于复杂的组合优化问题，尤其在大规模网络选址中展现出良好的收敛性和实用性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事物流优化、智能算法研究或交通运输系统设计的研究生、科研人员及工程技术人员；熟悉优化算法基本原理并对实际应用场景感兴趣的从业者。; 使用场景及目标：①应用于物流中心、航空枢纽、快递分拣中心等p-Hub选址问题；②帮助理解粒子群算法在离散优化问题中的编码与迭代机制；③为复杂网络优化提供可扩展的算法框架，支持进一步融合约束条件或改进算法性能。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行，理解算法流程与模型构建逻辑，重点关注粒子编码方式、适应度函数设计及约束处理策略。可尝试替换数据集或引入其他智能算法进行对比实验，以深化对优化效果和算法差异的理解。
启用AIR3中的Stage3D教程
这可以通过ActionScript中的`stage3D.context3D.configureBackBuffer()`方法完成，指定渲染宽度、高度、抗锯齿等参数。 - **SWF直接打包**：在构建AIR应用程序时，确保SWF文件包含了Stage3D的代码，并正确配置了...
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