Flex中如何利用status属性,在Alert消息框上添加一个状态信息

本文介绍了一个使用Adobe Flex框架实现的自定义警告框样式案例。通过修改Alert组件的样式属性,如边角圆滑度、阴影效果及状态文本颜色等,实现了更加美观且符合需求的警告框展示效果。代码中还展示了如何初始化并显示一个包含特定标题和文本内容的警告框。

  1. <? xml version = " 1.0 " encoding = " utf-8 " ?>
  2. < mx:Application xmlns:mx = " http://www.adobe.com/2006/mxml "
  3. layout = " vertical "
  4. verticalAlign = " middle "
  5. backgroundColor = " white " >
  6. < mx:Style >
  7. Alert {
  8. statusStyleName: "myStatus";
  9. roundedBottomCorners: false;
  10. dropShadowEnabled: false;
  11. cornerRadius: 10;
  12. }
  13. .myStatus {
  14. color: red;
  15. fontWeight: bold;
  16. }
  17. </ mx:Style >
  18. < mx:Script >
  19. <![CDATA[
  20. import mx.controls.Alert;
  21. private var alert:Alert;
  22. private function init():void {
  23. var alertText:String = "Lorem ipsum dolor sit amet, consectetuer adipiscing elit. Suspendisse rutrum metus nonummy augue. In hac habitasse platea dictumst. Nulla arcu libero, nonummy non, suscipit a, mollis non, augue. Maecenas porttitor urna vel enim. Nam eget tortor. Mauris facilisis suscipit felis. Cum sociis natoque penatibus et magnis dis parturient montes, nascetur ridiculus mus. Proin nunc turpis, venenatis non, laoreet at, fringilla nec, purus. Sed sodales. Sed turpis. Vestibulum sagittis justo id metus. Sed placerat, nibh lobortis mattis adipiscing, sapien wisi interdum arcu, nec vehicula sem tortor id nibh.";
  24. var alertTitle:String = "The quick brown fox jumped over the lazy dog.";
  25. alert = Alert.show(alertText, alertTitle);
  26. alert.status = "I'm a status message";
  27. }
  28. ]]>
  29. </ mx:Script >
  30. < mx:ApplicationControlBar dock = " true " >
  31. < mx:Button label = " Show alert " click = " init(); " />
  32. </ mx:ApplicationControlBar >
  33. </ mx:Application >
【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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