flex视频网站最新进度,及部分问题

本文探讨了使用Flex和DataGrid组件来展示复杂用户动态数据的方法。通过调整数据格式并在ItemRenderer中添加自定义控件实现了较好的显示效果。
二话不说,先上图

[img]/upload/attachment/76139/2a7de1db-c2a8-39f2-9a3e-722aee87d91a.jpg[/img]

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对于用户动态这样的复杂数据要拿flex显示其实是很伤脑筋的,仔细斟酌了下还是
打算使用datagrid来显示, itemRenderer 里添加显示控件,但由于itemRenderer是比较
死的,不能随要求随意更换,所以只能前期在数据上下手了,控制好动态的数据格式,相似的显示动态在一类,这样勉强也能达到要求,(当然上面图里是还没进行处理的)

项目进展较慢,出了很多新问题,比如最近因为出了个很邪的问题,datagrid竟然不能选中了,debug了老久都不知道为什么,后来查看datagrid的实现发现它是以value object的uid来
进行区分不同对象而进行排列的,老天爷我的UserDynamic类里竟然有个uid的属性,后悔死,
改成userid拉倒,就ok了.....
按照自己的估计,项目将进入一个较快的开发时期,接下来一个礼拜就应该能把bate版给弄出来吧,还有好多好点子都囤着呢,等着bate版ok后应用上去,都有点等不及了,呵呵
ok,继续编码吧.....
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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