AIR FAQ 2010-9-15

本文解答了关于Adobe AIR程序中遇到的问题,包括音频在后台播放时的声音颤抖问题及解决方案,拖拽操作时鼠标图标定制的方法,GPU加速大位图的技术路径探讨,以及如何为Photoshop创建Flash面板。

问:当AIR程序窗口在后面(不是当前活动窗口)播放的时候,会发生音频声音颤抖的情况,怎么解决?

 

答:最近,对WindowedApplication有个新的改变,当窗口不活动的时候,backgroundFramerate会自动的变成1。所以我们把backgroundFramerate设成-1就可以解决这个问题。详情可以参考http://help.adobe.com/zh_CN/AS3LCR/Flex_4.0/spark/components/WindowedApplication.html。 指定当应用程序处于非活动状态时要使用的帧速率。设置为-1时,不会发生背景帧速率调节。默认值为-1。

 

问:我想在CSXS air extension 和 Premiere CS5 之间进行拖拽,当我开始用extension dragging的时候,如果目标地不支持drag的时候,在win和mac上鼠标的cursor还是一个默认的箭头cursor,而不是在独立AIR程序里应该出现的reject的不接受的图标。这怎么办呢?能不能有自定义的图标?

 

答:Workaround是使用doDrag() API 的时候有个参数叫dragImage,并配合使用flash.ui.Mouse.hide()指定这个参数它就会在drag的时候去取代默认的鼠标箭头。

 

 

问:我在分析GPU加速大bitmap(大于 1024*1024)的途径,一个途径我可以通过tilling into mulitple bitmaps,但问题是,如果我把位图加到一个sprite上面,并tween sprite的alpha 属性,我会得到GPU加速吗?

比如:三个1000*1000的位图在一个sprite里

- sprite1  ( bounds: 0, 0, 3000, 3000 )

       - bitmap1 ( bounds: 0  0, 1000, 1000 )

       - bitmap2 ( bounds: 0, 1000,  1000, 1000 )

       - bitmap3 ( bounds: 0, 2000, 1000, 1000 )

如果我tween the alpha of sprite1,我就的不到GPU加速。

但是如果tween 每一个alphas of the bitmaps,GPU能加速起来吗?

 

答:一个父的sprite的 alpha 会作为透明的组去应用到子的位图是不对的,正确的方法是用BlendMode.LAYER。在一个父对象上指定不同的透明度属性应该作为一个组去applied 到它们子对象上面,而不需要一个一个的child上分别指定。 如果你把sprite1 的blendMode设置成BlendMode.LAYER,那么GPU 将不能在子的bitmap1,bitmap2,bitmap3 去blending 透明度,因为太多的重叠将会导致错误的结果。

我们可以看看文档上对BlendMode.LAYER的说明: 它强制一个透明的display object group 的的生成。就是说,那个object在进程里开始产生之前,它将会被预先的生成在一个临时的缓存里。可以参考文档http://www.g168.net/txt/flash/actionscriptlangref/00002444.html

另外建议cacheAsBitmap = ‘true' 可以降低cpu,提高效率。具体是因为:对于cacheAsBitmap 设置为true 的显示对象,设置 cacheAsBitmapMatrix 将导致 GPU 使用通过矩阵转换生成的位图。GPU 将使用位图表示形式,即使旋转或缩放对象也是如此。与 CPU 重绘矢量渲染的对象相比,GPU 合成此位图并为其添加动画效果要快得多。

单独将cacheAsBitmap设置为true 会导致缓存显示对象(以及所有子对象)。新区域暴露或整个组合图形转换时,显示对象不重绘。

详情可以参考http://help.adobe.com/zh_CN/as3/iphone/WS789ea67d3e73a8b2-5b45bb17124b3295cc8-7ff4.html

 

 

问:如何用Flash CS4 去为Photoshop 创建flash panel?

 

答:用CS4设计好一个panel之后,把CSXS library的SWC加到library path里。之后加上一些基本的code。

详情可以参考http://scriptplayground.com/printable.php?article=Creating-Flash-Panels-for-Photoshop-using-Flash-CS4

 

 

-米酒

内容概要:本文详细介绍了一种基于Simulink的表贴式永磁同步电机(SPMSM)有限控制集模型预测电流控制(FCS-MPCC)仿真系统。通过构建PMSM数学模型、坐标变换、MPC控制器、SVPWM调制等模块,实现了对电机定子电流的高精度跟踪控制,具备快速动态响应和低稳态误差的特点。文中提供了完整的仿真建模步骤、关键参数设置、核心MATLAB函数代码及仿真结果分析,涵盖转速、电流、转矩和三相电流波形,验证了MPC控制策略在动态性能、稳态精度和抗负载扰动方面的优越性,并提出了参数自整定、加权代价函数、模型预测转矩控制和弱磁扩速等优化方向。; 适合人群:自动化、电气工程及其相关专业本科生、研究生,以及从事电机控制算法研究与仿真的工程技术人员;具备一定的电机原理、自动控制理论和Simulink仿真基础者更佳; 使用场景及目标:①用于永磁同步电机模型预测控制的教学演示、课程设计或毕业设计项目;②作为电机先进控制算法(如MPC、MPTC)的仿真验证平台;③支撑科研中对控制性能优化(如动态响应、抗干扰能力)的研究需求; 阅读建议:建议读者结合Simulink环境动手搭建模型,深入理解各模块间的信号流向与控制逻辑,重点掌握预测模型构建、代价函数设计与开关状态选择机制,并可通过修改电机参数或控制策略进行拓展实验,以增强实践与创新能力。
根据原作 https://pan.quark.cn/s/23d6270309e5 的源码改编 湖北省黄石市2021年中考数学试卷所包含的知识点广泛涉及了中学数学的基础领域,涵盖了实数、科学记数法、分式方程、几何体的三视图、立体几何、概率统计以及代数方程等多个方面。 接下来将对每道试题所关联的知识点进行深入剖析:1. 实数与倒数的定义:该题目旨在检验学生对倒数概念的掌握程度,即一个数a的倒数表达为1/a,因此-7的倒数可表示为-1/7。 2. 科学记数法的运用:科学记数法是一种表示极大或极小数字的方法,其形式为a×10^n,其中1≤|a|<10,n为整数。 此题要求学生运用科学记数法表示一个天文单位的距离,将1.4960亿千米转换为1.4960×10^8千米。 3. 分式方程的求解方法:考察学生解决包含分母的方程的能力,题目要求找出满足方程3/(2x-1)=1的x值,需通过消除分母的方式转化为整式方程进行解答。 4. 三视图的辨认:该题目测试学生对于几何体三视图(主视图、左视图、俯视图)的认识,需要识别出具有两个相同视图而另一个不同的几何体。 5. 立体几何与表面积的计算:题目要求学生计算由直角三角形旋转形成的圆锥的表面积,要求学生对圆锥的底面积和侧面积公式有所了解并加以运用。 6. 统计学的基础概念:题目涉及众数、平均数、极差和中位数的定义,要求学生根据提供的数据信息选择恰当的统计量。 7. 方程的整数解求解:考察学生在实际问题中进行数学建模的能力,通过建立方程来计算在特定条件下帐篷的搭建方案数量。 8. 三角学的实际应用:题目通过在直角三角形中运用三角函数来求解特定线段的长度。 利用正弦定理求解AD的长度是解答该问题的关键。 9. 几何变换的应用:题目要求学生运用三角板的旋转来求解特定点的...
Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究内容概要:本文围绕“Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究”展开,提出了一种结合改进粒子群优化算法(IPSO)与长短期记忆网络(LSTM)的混合预测模型。通过IPSO算法优化LSTM网络的关键参数(如学习率、隐层节点数等),有效提升了模型在短期电力负荷预测中的精度与收敛速度。文中详细阐述了IPSO算法的改进策略(如引入自适应惯性权重、变异机制等),增强了全局搜索能力与避免早熟收敛,并利用实际电力负荷数据进行实验验证,结果表明该IPSO-LSTM模型相较于传统LSTM、PSO-LSTM等方法在预测准确性(如MAE、RMSE指标)方面表现更优。研究为电力系统调度、能源管理提供了高精度的负荷预测技术支持。; 适合人群:具备一定Python编程基础、熟悉基本机器学习算法的高校研究生、科研人员及电力系统相关领域的技术人员,尤其适合从事负荷预测、智能优化算法应用研究的专业人士。; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,提升电网调度的精确性与稳定性;②为优化算法(如粒子群算法)与深度学习模型(如LSTM)的融合应用提供实践案例;③可用于学术研究、毕业论文复现或电力企业智能化改造的技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提到的IPSO与LSTM原理进行理论学习,重点关注参数优化机制的设计思路,并动手复现实验部分,通过对比不同模型的预测结果加深理解。同时可拓展尝试将该方法应用于其他时序预测场景。
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