flex使用的outerDocument

本文介绍在Flex中如何正确地在<mx:Component>定义的itemRenderer中调用外部文件的方法。通过使用outerDocument标识符,可以在itemRenderer内部调用父页面中的公共方法。
从 <mx:Component> 中定义的变量仅作用于那个组件/内联 itemRenderer。同样, <mx:Component> 外的内容在不同的作用范围内, 就像这个组件是在另一个文件中定义的那样。例如, 假设您为这个 itemRenderer 添加了一个 Button, 允许用户从在线零售商那里购买书籍。Button 调用它们的 click 事件上的函数, 所以您可以如下定义这个按钮:

Xml代码 
  1. <mx:Button label="Buy" click="buyBook(data)" />
<mx:Button label="Buy" click="buyBook(data)" />

如果在文件的 <mx:Script> 块中定义 buyBook() 函数, 会显示一个错误, 指出 buyBook() 是一个未定义的方法。这是因为 buyBook() 是在文件的作用范围内而不是在 <mx:Component> 的作用范围内定义的。由于这是一个典型用例, 使用 outerDocument 标识符可以避开这个问题:

Xml代码 
  1. <mx:Button label="Buy" click="outerDocument.buyBook(data)" />
<mx:Button label="Buy" click="outerDocument.buyBook(data)" />

outerDocument 标识符将作用范围更改为查找文件或外部文档, 并引用 <mx:Component>。现在请注意: 这个函数必须是公共函数, 而不是受保护或私有函数。记住, <mx:Component> 被视为外部定义的类。  




FLEX中使用itemRenderer调用父页面的方法使用关键字outerDocument

调用的父页面方法必须是PUBLIC声明的方法

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<mx:Application xmlns:mx="http://www.adobe.com/2006/mxml"
xmlns:local="*"
layout="absolute" >
<mx:Script>
<![CDATA[
import mx.controls.CheckBox;
import mx.controls.Alert;
[Bindable]
private var dp:Array = [
{idx:1, names: "test1", sex: "b" },
{idx:2, names: "test2", sex: "g" }

];
public function doSelect(o:Object):void
{
Alert.show("选择了"+o.idx+"/"+o.names+"/"+o.sex);

}
]]>
</mx:Script>
<mx:DataGrid id="dg1" dataProvider ="{dp}">

<mx:columns>
<mx:DataGridColumn width="20" headerText="" >
<mx:itemRenderer>
<mx:Component>
<mx:CheckBox change=" {outerDocument.doSelect(data as Object)} " />
</mx:Component>
</mx:itemRenderer>
</mx:DataGridColumn>
<mx:DataGridColumn headerText="names" dataField="names" width="200" />
<mx:DataGridColumn headerText="sex" dataField="sex" width="300" />

</mx:columns>
</mx:DataGrid>
</mx:Application>


转载于:https://www.cnblogs.com/programmer-wind/archive/2012/01/30/2919562.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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