Target与CurrentTarget的区别

本文深入解析了事件处理机制中event.target与event.currentTarget的区别与联系。event.target指向触发事件的实际对象,而event.currentTarget则指向当前正在处理事件的监听器所在的对象。文章通过实例说明了在事件冒泡过程中正确区分二者的重要性。

真正的事件dispatch者是event.target,监听事件(addEventListner)的对象是event.currentTarget,Flex skd中有言曰:

"Event objects also have target properties that reference the actual object which dispatched the event. In some cases, the target may not be the object for which you have registered a listener. This can occur when the object for which you have registered a listener contains a child component that also dispatches the same event (and
the event bubbles). If you want to ensure that you are getting a reference to the object for which the listener is registered to listen for the event, use the currentTarget property"

例:如为容器mc1创建了一个同类型(或者说拥有相同事件)的子容器 mc2,再为mc1注册click事件监听器,当单击子容器mc2时,则event.target指事件dispatch者mc2,而 event.currentTarget指当前的事件处理者mc1,因此在使用时如果是要获取被注册事件监听器的对象(一般都是如此)则用 event.currentTarget,currentTarget属性应具备两条件,一是它注册了侦听器,二是正在处理事件。

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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