Flex中Image控件设置complete效果

本文介绍如何在Flex中为Image控件设置加载完成后的淡入效果。提供了三种方法:使用MXML设置completeEffect属性;在ActionScript中设置样式;以及完全使用ActionScript创建控件并设置效果。
以下的例子展示如何通过使用Mxml,css或者CS设置completeEffect属性来为Image控件增加一个complete效果。
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<!-- http://blog.flexexamples.com/2008/06/29/setting-a-complete-effect-on-an-image-control-in-flex/ -->
<mx:Application xmlns:mx="http://www.adobe.com/2006/mxml"
layout="vertical"
verticalAlign="middle"
backgroundColor="white">

<mx:Script>
<![CDATA[
private function button_click(evt:MouseEvent):void {
image.load("assets/Fx.png");
}
]]>
</mx:Script>

<mx:ApplicationControlBar dock="true">
<mx:Button id="button"
label="Load Image"
click="button_click(event);" />
</mx:ApplicationControlBar>

<mx:Image id="image"
completeEffect="Fade"
maintainAspectRatio="true"
width="100%"
height="100%" />

</mx:Application>
或者用AS实现(1)
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<!-- http://blog.flexexamples.com/2008/06/29/setting-a-complete-effect-on-an-image-control-in-flex/ -->
<mx:Application xmlns:mx="http://www.adobe.com/2006/mxml"
layout="vertical"
verticalAlign="middle"
backgroundColor="white">

<mx:Script>
<![CDATA[
import mx.effects.*;

private function init():void {
image.setStyle("completeEffect", Fade);
}


private function button_click(evt:MouseEvent):void {
image.load("assets/Fx.png");
}
]]>
</mx:Script>

<mx:ApplicationControlBar dock="true">
<mx:Button id="button"
label="Load Image"
click="button_click(event);" />
</mx:ApplicationControlBar>

<mx:Image id="image"
maintainAspectRatio="true"
width="100%"
height="100%"
initialize="init();" />

</mx:Application>
(2)
 
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<!-- http://blog.flexexamples.com/2008/06/29/setting-a-complete-effect-on-an-image-control-in-flex/ -->
<mx:Application xmlns:mx="http://www.adobe.com/2006/mxml"
layout="vertical"
verticalAlign="middle"
backgroundColor="white"
initialize="init();">

<mx:Script>
<![CDATA[
import mx.containers.ApplicationControlBar;
import mx.controls.Button;
import mx.controls.Image;
import mx.effects.*;

private var button:Button;
private var image:Image;

private function init():void {
button = new Button();
button.label = "Load Image";
button.addEventListener(MouseEvent.CLICK, button_click);

var appControlBar:ApplicationControlBar;
appControlBar = new ApplicationControlBar();
appControlBar.dock = true;
appControlBar.addChild(button);
Application.application.addChildAt(appControlBar, 0);

image = new Image();
image.maintainAspectRatio = true;
image.percentWidth = 100;
image.percentHeight = 100;
image.setStyle("completeEffect", Fade);
addChild(image);
}

private function button_click(evt:MouseEvent):void {
image.load("assets/Fx.png");
}
]]>
</mx:Script>

</mx:Application>

本文转自:http://blog.chinaunix.net/u/21684/showart_1079438.html
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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