flex图片截取保存本地

   Alert{font-size:12px;} 0) { m_pictureData += "," + m_pictureBitmapData.getPixel32(i,j).toString(); } else { m_pictureData = m_pictureBitmapData.getPixel32(i,j).toString(); } } } t_ws_SavePicture.SavePicture.send(); } //检测摄像头权限事件 private function __onCameraStatusHandler(event:StatusEvent):void { if(!m_camera.muted) { t_btn_Shooting.enabled = true; } else { Alert.show("无法链接到活动摄像头,是否重新检测。","提示:",Alert.OK|Alert.NO,this,__InitCamera); } m_camera.removeEventListener(StatusEvent.STATUS,__ onCameraStatusHandler); } //当摄像头不存在,或连接不正常时重新获取 private function __InitCamera(event:CloseEvent):void { if(event.detail == Alert.OK) { initApp(); } } //WebService保存图片成功事件 private function __onSavePictureResult(event:ResultEvent):void { //trace(event.result); if(event.result.toString() == "保存成功") { Alert.show(event.result.toString(),"提示",Alert.OK,this,onAlertCloseHandler); } else { Alert.show(event.result.toString(),"提示",Alert.OK); } } //连接WebService失败事件 private function __onSavePictureFault(event:FaultEvent):void { //Alert.show(event.fault.toString(),"提示",Alert.OK); Alert.show("连接WebService失败。","提示",Alert.OK); } //保存图片成功后的弹出窗口确认事件 private function onAlertCloseHandler(event:CloseEvent):void { if(event.detail == Alert.OK) { //trace("转向页面"); } } ]]--> {DEFAULT_CAMERA_WIDTH} {DEFAULT_CAMERA_HEIGHT} {m_pictureData}
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
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