使用IDeferredInstance延迟FLEX3组件创建

使用IDeferredInstance延迟FLEX3组件创建

模板组件可以延迟创建,这样就可以让FLEX3只加载用户目前能够看见的组件,从而大大减轻了应用程序的内存占用情况。这是FLEX3的一个新特性,值得大家关注

因为FLEX只在用户需要的时候才创建相应的UI组件实例。通过这一方法,你就可以大大的优化你的应用程序的性能

要使用这项特性,IDeferredInstance应用接口定义了getInstance方法在创建组件的实例的时候用来初始化组件的各项属性,然后据此你创建的组件就可以和下面的例子一样延迟调用。

<? xmlversion = " 1.0 " ?>

< mx:VBoxxmlns:mx = " http://www.adobe.com/2006/mxml "

initialize
= " draw(); " >

< mx:Script >

<! [CDATA[

importmx.controls.Image;

importmx.core.UIComponent;

importmx.core.IDeferredInstance;

public varheader:IDeferredInstance;

public varfooter:IDeferredInstance;

// 为一行的组件定义一组属性

[ArrayElementType(
" mx.core.IDeferredInstance " )]

public varcontent:Array;

private functiondraw(): void ... {

addChild(UIComponent(header.getInstance()));

for(vari:int=0;i<content.length;i++)

...{

varmyHeader:UIComponent
=

UIComponent(content[i].getInstance());

varmyContent:UIComponent
=

UIComponent(header.getInstance());

addChild(myHeader);

addChild(myContent);

}


]]
>

</mx:Script>

</mx:VBox>

当你使用IdeferredInstance 作为一个数据类型,你可以为其属性设置任意类型的数据,在addChild方法中可以进行显式的类型转换。

代码中的header, footer, 和content作为UICOMPONENT的参数,因为addChild方法能偶添加一个实现了UICOMPONENT接口的对象作为最暗,所以这样的转换是必须的。

The deferred creation in Flex 3 components using the IDeferredInstance

Starting from the post "Creating template components in Flex 3 and AIR", I've added further information on how to use the IDeferredInstance interface in Flex 3.

Template components can also be created by using the deferred creation feature, which

enables Flex 3 to load only the controls that initially appear to the user who loads the application.

With this approach you can optimize startup performance because Flex 3 loads the

components and their properties only when the user requires them.

The IdeferredInstance interface defines the getInstance() method to initialize the

property when it creates an instance of the component. This method returns a value of

Object type. The MXML component that you previously created could thus become the

following:

<?xml version="1.0"?>

<mx:VBox xmlns:mx="http://www.adobe.com/2006/mxml"

initialize="draw();">

<mx:Script>

<![CDATA[

import mx.controls.Image;

import mx.core.UIComponent;

import mx.core.IDeferredInstance;

public var header:IDeferredInstance;

public var footer:IDeferredInstance;

// Define an Array of properties for a row of components.

[ArrayElementType("mx.core.IDeferredInstance")]

public var content:Array;

private function draw():void {

addChild(UIComponent(header.getInstance()));

for (var i:int = 0; i < content.length; i++)

{

var myHeader:UIComponent =

UIComponent(content[i].getInstance());

var myContent:UIComponent =

UIComponent(header.getInstance());

addChild(myHeader );

addChild(myContent );

}

]]>

</mx:Script>

</mx:VBox>

When you use the IdeferredInstance interface as a data type, you can send any data type

to the property. In the addChild() method, you have carried out an implicit cast by sending

the header, footer, and content properties as arguments of the UIComponent. This

casting is necessary because the addChild() method can add an object that implements

the UIComponent interface to a container.

源文档 <http://casario.blogs.com/mmworld/2008/02/the-deferred-cr.html>

内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
内容概要:本文围绕面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程展开研究,提出了一套基于Python实现的综合性计算框架,旨在应对制造过程中数据不确定性、噪声干扰面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)及模型泛化能力不足等问题。该流程集成了数据预处理、特征工程、异常检测、模型训练与优化、鲁棒性增强及结果可视化等关键环节,结合集成学习方法提升预测精度与稳定性,适用于质量控制、设备故障预警、工艺参数优化等典型制造场景。文中通过实际案例验证了所提方法在提升模型鲁棒性和预测性能方面的有效性。; 适合人群:具备Python编程基础和机器学习基础知识,从事智能制造、工业数据分析及相关领域研究的研发人员与工程技术人员,尤其适合工作1-3年希望将机器学习应用于实际制造系统的开发者。; 使用场景及目标:①在制造环境中构建抗干扰能力强、稳定性高的预测模型;②实现对生产过程中的关键指标(如产品质量、设备状态)进行精准监控与预测;③提升传统制造系统向智能化转型过程中的数据驱动决策能力。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码实例,逐步复现整个计算流程,并针对自身业务场景进行数据适配与模型调优,重点关注鲁棒性设计与集成策略的应用,以充分发挥该框架在复杂工业环境下的优势。
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