9、Sencha Touch组件与事件详解

Sencha Touch组件与事件详解

1. Sheet组件

Sheet组件类似于MessageBox功能,通常用于在屏幕上弹出新信息或选项。它会覆盖在现有屏幕之上展示新信息,并且在Sheet关闭或得到响应之前,无法进行进一步操作。

以下是添加一个按钮来弹出新Sheet的代码:

{
  text: 'Sheet',
  handler: function() {
    var mySheet = new Ext.Sheet({
      height: 250,
      layout: 'vbox',
      stretchX: true,
      enter: 'top',
      exit: 'top',
      items: [{
        xtype: 'container',
        layout: 'fit',
        flex: 1,
        padding: 10,
        style: 'color: #FFFFFF',
        html: 'A sheet is also a panel. It can do anything the panel does.'
      }, {
        xtype: 'button',
        height: 20,
        text: 'Close Me',
        handler: function() {
          this.up('sheet').hide();
        }
      }],
      listeners: 
【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改进中。
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