Flex 自定义事件(一直不太明白有什么意义)

FLEX 系统提供的事件与DOM的事件基本上完全一致 但是和传统的WEB开发不同的是  可以为自定义的组件添加自定义的事件    比如我们做了一个组件是一个登录框   当点击登录按钮的时候触发我们自定义的事件 比如叫"login"事件  虽然这个login事件 归根结底还是某个按钮的click事件 但自定义的事件比传统的事件有什么好处呢 :一是事件的名字是自定义的 可以形象的表示这个事件本身 而不像以前还要关心是哪个按钮按了一下等等  这样为组件与组件的通讯提供便利   下面的例子中自定义了一个组件叫testComponent , 这个自定义的组件中有一个按钮和一个输入框, 当按下这个按钮的时候   新建一个新的事件叫shareData
并且shareData事件被声明为一个textEvent ,  textEvent可以通过text属性来传递数据(textInput控件的值) 。

EventTest.mxml中引用了这个自定义组件testComponent 并捕获testComponent中的自定义事件shareData, 输出testComponent 中textInput控件的字符串
 
testComponent.mxml :
 
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<mx:VBox xmlns:mx="http://www.adobe.com/2006/mxml" height="300">
<!-- 声明本组件将抛出的事件 -->
<mx:Metadata>
 [Event(name="shareData",type="flash.events.TextEvent")]
</mx:Metadata>
<mx:Script>
 <![CDATA[
  private function fnOnClick_testComp():void {
   //event 构造函数 至少传递一个事件名
   var event:TextEvent = new TextEvent("shareData");
   event.text = myTxtInput.text;
   //使用disptchEvent 来抛出创建的事件
   dispatchEvent(event);
  }
 ]]>
</mx:Script>
 
<mx:Label text="This is the Test component" />
 <mx:TextInput id="myTxtInput"/>
 <!-- 当点击按钮时进行自定义事件 -->
 <mx:Button label="clickMe" click="fnOnClick_testComp()" />
</mx:VBox>
 
eventTest.mxml :
 
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<mx:Application xmlns:mx="http://www.adobe.com/2006/mxml" layout="vertical"
 xmlns:view="view.*">
 <mx:Script>
  <![CDATA[
   import mx.controls.Alert;
   private function fnOnShareData(event:TextEvent):void {
    Alert.show("event has been use. event.text => " + event.text );
   }
  ]]>
 </mx:Script>
 <!-- 调用我们自定义的组件  并处理它的shareData事件  就像click事件一样使用 -->
 <view:testComponent shareData="fnOnShareData(event)"/>
</mx:Application>
转: http://blog.chinaunix.net/space.php?uid=338594&do=blog&id=2131945
内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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