FLEX监视浏览器关闭事件

本文提供了一种在FLEX项目中,当浏览器关闭时进行清理工作的方法,无需在JS中编写代码,仅需在FLEX中实现。通过在window.onunload或window.onbeforeunload事件上添加特定的代码片段,可以实现在浏览器关闭前执行预定义的清理任务。然而,需要注意的是,在某些浏览器如360浏览器上此方法可能不适用。

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在最近开发的一个FLEX项目中对于浏览器关闭时,需要做一些清理工作,该清理工作在正常情况下保证能运行就行了,要求不是太高。

因此在网上找了一些方法,经过实际测试确实可行,记录下来备查。

该方法可以完全不用在JS中写代码,值需要在FLEX中写即可,代码如下:

            private function insertPageExit():void{
                var browerFunc:String = "document.insertScript = function () " +   
                                    "" +   
                                        "window.onunload= function() " +   
                                        "{ FlexObjID.beforeBrowerExit();} " +   
                                    "";
                ExternalInterface.call(browerFunc);   
                ExternalInterface.addCallback("beforeBrowerExit",beforeBrowerExit);  
            }
            public function beforeBrowerExit():void { 
//FLEX中做自己需要清理的工作

说明:FlexObjID为HTML中的flash对象ID。


该方法是写在window.onunload事件上,也可以写在window.onbeforeunload事件上。代码如下:

            private function insertPageExit():void{
                var browerFunc:String = "document.insertScript = function () " +   
                                    "{ " +   
                                        "window.onbeforeunload= function() " +   
                                        "{ FlexObjID.beforeBrowerExit();return '你是否要关闭浏览器?';} " +   
                                    "} ";
                ExternalInterface.call(browerFunc);   
                ExternalInterface.addCallback("beforeBrowerExit",beforeBrowerExit);  
            }
            public function beforeBrowerExit():void { 
              //FLEX中做自己需要清理的工作     
            } 

说明:onbeforeunload事件必须要有返回值,否则会不执行,并且浏览器会自动弹出一个确认对话框,可以取消关闭操作。

这两个方法在浏览器中调用顺序是:先onbeforeunload->onunload。


一定注意:该方法在IE,Chrome,FF测试都通过,但是在360浏览器上不支持。请注意。

转载于:https://www.cnblogs.com/coolsundy/p/4890798.html

内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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