XmlConnector+数据绑定应用实例

使用XML加载歌曲列表到Flash
本文指导如何在Flash中通过XML文件加载歌曲列表,并详细介绍了XML连接器组件的使用方法,包括设置URL、解析XML内容、绑定数据到DataGrid组件以实现歌曲列表的动态显示。
是从外部XML载入的歌曲列表:
[img]/Files/BeyondPic/2006-9/19/xml.gif[/img]
1.新建一个fla文件
2.在组件面板上找到Xmlconnector拖至场景
3.点击场景上的Xmlconnector组件,命名为conn,在属性面板中设置如图(1)
[img]/Files/BeyondPic/2006-9/19/2003111213395947340.jpg[/img]
url:为xml地址
4.在看一下test.xml内容:
5.在组件检查器中点周架构菜单,
选择results:Xml,点击input Xml文件按钮如图:
[img]/Files/BeyondPic/2006-9/19/2003111213455165601.jpg[/img]
6.拖动DataSet组件至当前场景
7.选中Dataset组件,命名myDataset,
在组件检查器中点击绑定,按"+"号,如图所示,选择dataProvider:Array,按确定
[img]/Files/BeyondPic/2006-9/19/2003111213582858189.jpg[/img]
8.在架构中,点"+",在下面的field name中写上要显示xml中字段的名称path,(Dataset可以过滤你不要的字段)如图所示:
[img]/Files/BeyondPic/2006-9/19/200311121421411257.jpg[/img]
9.在组件面板中找到DataGrid,拖至当前场景,用变形工具变成你想要的宽度和高度,然后在属性面板中命名成show_db
10.在组件检查器中,选择绑定按"+",选择DataProvider,然后在下面的bound to后面按放大镜图票绑定,如图所示,组件路径选择Dataset,架构位置选择dataProvider:Array
[1b]
[url=/Files/BeyondPic/2006-9/19/panel.gif]
[img]/Files/BeyondPic/2006-9/19/panel_s.gif[/img]
[/url]
[/1b]
11.最后在第一帧上写上
System.useCodepage = true;
this.conn.trigger();
最后完成:
[url=/Files/BeyondPic/2006-9/19/test.swf]
[color="#444444"]点击这里预览[/color]
[/url]
 (flash 7.0 player观看)
下载源文件:
[url=http://www.blueidea.com/articleimg/2003/11/1226/test.fla]
[color="#444444"]fla下载[/color]
[/url]
  | 
[url=http://www.blueidea.com/articleimg/2003/11/1226/test.xml]
[color="#444444"]xml下载[/color]
[/url]
[url=http://www.blueidea.com/bbs/NewsDetail.asp?GroupName=Flash+%D7%A8%C0%B8&DaysPrune=5&lp=1&id=1256216]
[color="#444444"]点击这里参与讨论[/color]
[/url]
本文转自:http://www.5uflash.com/flashjiaocheng/Flashzujianxuexi/1332.html
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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 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)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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