ActionScript 3 Accordion Content

本文介绍了一个基于ActionScript 3的垂直与水平手风琴菜单类,支持内容列显示,具备多种特性如自定义菜单栏资产、菜单面板持久性等。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

ActionScript 3 Accordion Content

ActionScript 3 Vertical & Horizontal Accordion Menu with support for columns of content.

This example extends and supersedes an earlier version of this file I wrote about a year ago. I always wanted to make a horizontal version and extend the class, making it more flexible and useful to people.

As was the previous menu, this menu is a Class based ActionScript 3 Accordion Menu, with either a rollOver/RollOff activation scheme for a onRelease activation scheme. I also added in a better extended event class which allows you to control, or respond to all menu activity via events.

Class Features

  • Vertical or Horizontal Menu Orientation
  • Visible or invisible Menu Bar
  • Supports parsing functions passed to each menu item
  • Custom Menu Bar Assets
  • Option for persistent Menu Panels
  • Menu Spacing
  • Menu text position
  • MenuBar colour / RollOver/Off colour
  • Menu text format
  • Menu tween speed
  • Menu easing type
  • MenuBar width, height, visibility
  • Menu Click behaviour
  • Disable / Enable Menu
  • Open Particular Panels
  • Menu attributes are applicable on a per menu item basis
  • etc, etc.

View Example
http://noponies.com/dev/as3_accordion/

Source Files
Donator only file!
If you want a less capable version of this file, you can download this; http://www.blog.noponies.com/archives/39

Dependencies
TweenLite - http://www.tweenlite.com

内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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