Flex的一问一答

1. 问:在as2中trace(mc._url)可以获得文件的位置,那么在as3中改成什么了?
答:DisplayObject.loaderInfo.parameters

2. 问:FLEX中如何快速注释?
答:shift+ctrl+c/shift+ctrl+d加AS3代码注解块

3. 问:FLEX中除了上面的快捷键还有中哪些?
答:Ctrl-F11:执行(Run)F11:除错(Debug)Ctrl-D:删除本列(Deleteline)Alt-/:文字自动完成

4. 问:当我用addChild加入一个MC后,怎样才能得到这个MC的全局坐标呢?
答:mc.getBounds(stage)/stage.localToGlobal(mc)

5. 问:as3中如何设置拖动,as2这样的mc.onPress=function(){startDrag(mc,false,10,100,110,100);}
答:mc.addEventListener(MouseEvent.MOUSE_DOWN,onMouseDown);
functiononMouseDown(e:MouseEvent):void{
vart:Sprite=e.targetasSprite;
t.startDrag(mc,false,10,100,110,100);
}

6. 问:Flex如果修改组件样式?
答:和as2里差不多.如:Alert组件,新建两个样式。
<mx:Style>
AlertTitle{
font-size:12pt;
font-weight:bold;
}
AlertMessage{
font-size:12pt;
}
<mx:Style/>

Alert.titleStyleDeclaration="AlertTitle";
Alert.messageStyleDeclaration="AlertMessage";
//
ToolTip就只要建立样式就行了.<mx:TextInputwidth="500"toolTip="请填写公司全称"/>
ToolTip{
font-size:12pt;
}

7. 问:HTTPService是不是只可以得到XML数据格式的数据?
答:不是

8. 问:HTTPService是不是可以请求a.xml?
答:可以,任何的都行.

9: 问:如何在运行时加载数据
答:将creationComplete方法添加到应用程序标签里后---creationComplete="productsRequest.send()

10: 问:FLEX如何跳转页面?
答:click="navigateToURL(newURLRequest( http://www.ialway.com));"

11: 问:怎么判断datagrid的selectitem是否为空?
答:就是selectindex是不是等于-1.

12: 问:datagrid中可以多选几行吧,如何设参数?
答:allowDragSelection="true"allowMultipleSelection="true"

13:embed标签只能用flex编译的时候用,在flash9中编译无效

14: 问:eval的问题,as3没有eval了,有什么替代方法?
答:类似这样的:
for(vari:uint=0;i<10;i++){
(getChildByName("mytext"+i)asTextField).text=i.toString()
}

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问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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