Flex Viewer Widget之间共享数据

本文介绍了如何在VIEWER开发环境中通过发布和获取共享数据实现不同组件之间的信息交互,包括使用特定方法发布数据、监听数据发送事件及获取数据的基本流程。重点在于提供一套实用的技术解决方案,帮助开发者高效地在复杂应用中管理数据流通。

在使用VIEWER开发的时候可能会有遇到需要在两个微件之间传输数据的要求,那么在VIEWER中如何操作呢?

只需要在其中一个微件中使用如下方法发布共享数据

this.addSharedData("test",new ArrayCollection([800]))

在另外一个窗口使用this.fetchSharedData()获取所有共享数据,然后根据KEY来获取想要的数据,添加对于以下事件的监听,事件在调用this.fetchSharedData()发放时候会被自动触发。

AppEvent.addListener(AppEvent.DATA_SENT,dataSentHandler);

private function dataSentHandler(event:AppEvent):void
{
var table:Hashtable=Hashtable(event.data);

var keySet:Array=table.getKeySet();
varkeyValue:String;

for each (var key:String in keySet){

keyValue+="key: " + key + "; value: " +

String(table.find(key)) + "/n";

}
}

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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