使用外部CSS设置FlashMX组件外观

本文介绍如何在FlashMX2004中通过外部CSS文件来控制组件的外观,包括创建CSS文件并定义组件属性,以及在Flash中加载CSS文件并将样式应用于组件的具体步骤。
编者注:我们都知道可以轻松的设置 Flash MX 2004 组件的外观,但是如果能用一个外部的 CSS 文件来控制,岂不是更好,使用起来就会更加的方便。这里是在网上发现的一个例子(原文网址:
[url=http://blogs.flashsupport.com/robert/archive/2004/09/08/209.aspx]
[color="#444444"]http://blogs.flashsupport.com/robert/archive/2004/09/08/209.aspx [/color]
[/url]
):
1. 创建一个 CSS 文件,定义组件的一些属性,如: /* Filename: styles.css */
checkbox {
color: 0x0000FF;
embedFonts: false;
fontFamily: Arial;
fontSize: 24;
} 2. 在 Flash 中载入这个 CSS 文件,将组件套上相关的样式:
import mx.controls.CheckBox;
var oStyle:Object;
var ccbTest:mx.controls.CheckBox;
var styles = new TextField.StyleSheet();
styles.onLoad = function(bSuccess:Boolean):Void {
if (bSucess) {
oStyle = this.getStyle("checkbox");
for(var i in oStyle){
ccbTest.setStyle(i, oStyle[i]);
}
} else {
trace("Error loading CSS file.");
}
};
styles.load("styles.css");
本文转自:http://www.5uflash.com/flashjiaocheng/Flashzujianxuexi/225.html
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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