flex中自定义事件--------利用元数据标签

本文介绍如何在Flex中使用元数据标签定义自定义事件,并通过示例演示如何在MXML组件中创建并触发这些事件,以及如何在其他组件中捕获这些事件。
  使用 标签在 MXML 文件中插入元数据标签。元数据标签向 Flex 编译器提供说明 MXML 组件在 Flex 应用程序中的使用方式的信息。元数据标签并不会编译到可执行代码中,而是提供信息来控制如何编译代码的各个部分。
  请注意,在 块中只能插入元数据标签;不能插入 MXML 或 ActionScript 代码。
   [Event("enableChange")]
  例如,可以创建定义新事件的 MXML 组件。若要使该事件为 Flex 编译器所知,以便可以在 MXML 中引用该事件,请将 [Event] 元数据标签插入到组件中。 FLEX 系统提供的事件与DOM的事件基本上完全一致 但是和传统的WEB开发不同的是 可以为自定义的组件添加自定义的事件 比如我们做了一个组件是一个登录框 当点击登录按钮的时候触发我们自定义的事件 比如叫"login"事件 虽然这个login事件 归根结底还是某个按钮的click事件 但自定义的事件比传统的事件有什么好处呢 :一是事件的名字是自定义的 可以形象的表示这个事件本身 而不像以前还要关心是哪个按钮按了一下等等 这样为组件与组件的通讯提供便利 下面的例子中自定义了一个组件叫testComponent , 这个自定义的组件中有一个按钮和一个输入框, 当按下这个按钮的时候 新建一个新的事件叫shareData
  并且shareData事件被声明为一个textEvent , textEvent可以通过text属性来传递数据(textInput控件的值)。
  EventTest.mxml中引用了这个自定义组件testComponent 并捕获testComponent中的自定义事件shareData, 输出testComponent 中textInput控件的字符串
  testComponent.mxml :
   height="300"> [Event(name="shareData",type="flash.events.TextEve nt")]
  eventTest.mxml :
   " + event.text ); } ]]-->
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问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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