关于FLEX中AS执行顺序的问题

本文介绍了一个ActionScript中处理策略项双击事件的方法,并展示了如何加载选定策略的相关市场信息。通过实例代码,详细解释了从获取选中的策略对象到加载其市场数据的过程。

            private function strategy_itemDoubleClickHandler(event:Event):void
            {
                var selectedStrategy:Object = strategiesDataGrid.selectedItem;   
                trace("fffttttttttffffffff"+ObjectUtil.toString(selectedStrategy));         
                setFundCDsOfIMChecked();
                gecStrategyModel.loadStrategyMarketsOfCurrentStrategy();   
                trace("&&&&&&&&&&&&&&&");
 
     
     
                gecStrategyModel.selectedStrategyId = selectedStrategy.id;
                strategyProfileLabel.text = selectedStrategy.name + " Strategy Profile:";       
               
            }

 

LOG中的执行结果:

 

Method "loadStrategiesByImID" cost 0.516 seconds.
fffttttttttffffffff(com.sft.gec.data.vo::GecStrategyVO)#0
  apiStatus = "A"
  apiStatusMsg = "Active"
  clientId = 2
  comment = "dsf"

  stStatusMsg = "Inactive"
&&&&&&&&&&&&&&&
Method "loadStrategMarketsByStrategyId" cost 0.172 seconds.

 

说明gecStrategyModel. loadStrategyMarketsOfCurrentStrategy(); 是在最后执行的

 

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值