ACTIONSCRIPT 2.0组件语言参考手册

flash
actionscript
components
reference
需积分: 3 3 下载量 149 浏览量 更新于2024-08-01 收藏 10.17MB PDF 举报
"这是一本关于ACTIONSCRIPT 2.0 COMPONENTS的语言参考手册，由Adobe Systems Incorporated在2007年发布。该手册是英文原版，详细介绍了Flash AS2组件的相关知识和技术。" 在ActionScript 2.0中，组件（Components）是一种预构建的用户界面元素，用于简化开发过程并提高效率。这些组件包括按钮、滑块、视频播放器等，可直接在Flash环境中拖放到舞台上，并通过ActionScript进行自定义和控制。手册详细阐述了如何在AS2中使用和操作这些组件。 手册的内容可能涵盖以下几个主要部分： 1. **组件概述**：介绍组件的基本概念，包括组件的分类、工作原理以及如何在Flash环境中添加和使用组件。 2. **组件API**：列出所有可用组件的类库，包括每个组件的属性、方法和事件。例如，Button组件可能有`label`属性用于设置按钮文本，`click`事件则会在用户点击按钮时触发。 3. **组件实例**：提供实际的代码示例，展示如何在ActionScript中创建、配置和响应组件。这些示例将帮助开发者理解如何控制组件的行为。 4. **事件处理**：详细说明如何绑定事件监听器到组件，以便在特定事件发生时执行相应的代码。如`onLoad`事件通常用于在组件加载完成时执行初始化操作。 5. **样式和皮肤**：解释如何改变组件的外观，包括颜色、字体、大小等，以及如何创建和应用自定义皮肤。 6. **性能优化和最佳实践**：给出使用组件时的性能考虑和建议，以确保应用程序的流畅运行。 7. **错误处理和调试**：指导开发者如何识别和解决与组件相关的常见问题，以及如何使用ActionScript的调试工具。 8. **兼容性和限制**：描述组件与不同版本的Flash Player的兼容性，以及可能存在的任何限制或已知问题。 请注意，由于手册是2007年的版本，某些信息可能已过时。随着ActionScript 3.0和Flex框架的推出，Adobe在后续版本中对组件系统进行了重大更新。然而，对于理解AS2时代的组件工作原理，这个参考手册仍然是宝贵的资源。 使用这本参考手册，开发者可以深入理解ActionScript 2.0中的组件机制，提升在Flash平台上的交互设计和开发能力。尽管当前的技术趋势已经转向更现代的Web开发框架，但了解历史技术可以帮助我们更好地理解和适应技术的发展。

flash_reference

2014-12-30 上传
flash_reference

UserWarning: The dash_html_components package is deprecated. Please replace `import dash_html_components as html` with `from dash import html` import dash_html_components as html

2023-05-23 上传
import dash_html_components as html # 新的导入方式 from dash import html # 使用方式不变，将原来的 html.*** 改为 html.*** app.layout = html.Div([...]) ``` 这样就可以避免这个警告了。

Browse_Camera().Firing() File "D:/TCL_2.0/2.py", line 19, in __init__ self.root.protocol("WM_DELETE_WINDOW", release_components(self.root)) File "D:\python\python3.7\lib\tkinter\__init__.py", line 1965, in wm_protocol 'wm', 'protocol', self._w, name, command) _tkinter.TclError: can't invoke "wm" command: application has been destroyed

2023-07-24 上传
import tkinter as tk def release_components(): # 在这里执行释放组件的操作 print("Release components") root = tk.Tk() canvas = tk.Canvas(root, width=400, height=400) canvas.pack() # 捕获关闭窗口...

#for the purpose of comparision we need the data to be 2-Dimensional. For that reason we are going to use only two componentes for both the PCA and TSNE. synth_data_reduced = real_sample.reshape(-1, seq_len) stock_data_reduced = np.asarray(synthetic_sample).reshape(-1,seq_len) n_components = 2 pca = PCA(n_components=n_components) tsne = TSNE(n_components=n_components, n_iter=300)

2023-07-12 上传
接下来，我们使用了`np.asarray(synthetic_sample).reshape(-1, seq_len)`将合成数据转换为二维数组的形式。同样地，我们使用了`seq_len`来表示样本的序列长度。 然后，我们定义了需要保留的主成分数量（`n_...

opc_2.0_core_components

2023-09-28 上传
opc_2.0_core_components是OPC（OLE for Process Control，过程控制对象连接）规范的一个版本，该规范定义了一组核心组件，用于实现工业自动化系统中的通信和数据交换。 opc_2.0_core_components包含了OPC规范中的...

解决AppStream system cache was updated, but problems were found: Metadata files have errors: /var/lib/app-info/yaml/mirrors.aliyun.com_ubuntu_dists_xenial-updates_universe_dep11_Components-amd64.yml.gz, /var/lib/app-info/yaml/mirrors.aliyun.com_ubuntu_dists_xenial-updates_main_dep11_Components-amd64.yml.gz, /var/lib/app-info/yaml/mirrors.aliyun.com_ubuntu_dists_xenial-security_universe_dep11_Components-amd64.yml.gz, /var/lib/app-info/yaml/mirrors.aliyun.com_ubuntu_dists_xenial-security_main_dep11_Components-amd64.yml.gz Reading package lists... Done

2023-06-10 上传
这个问题可能是由于 AppStream 系统缓存的元数据文件损坏所引起的。您可以尝试使用以下命令来清理 AppStream 缓存并重新生成元数据文件： sudo rm -r /var/lib/app-info/* sudo appstreamcli refresh --force ...

# 读取数据集 data = pd.read_csv('./ebs/waveform-5000.csv') epsilon = 1e-10 # 去除第一行数据（属性名称） data = data.iloc[1:] # 提取属性列和类别列 X = data.iloc[:, :-1].values.astype(float) #x表示属性 y_true = data.iloc[:, -1].values #y表示类别，最后一列 # 数据标准化 scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) X_scaled = scaler.fit_transform(X) # 初始化NMF模型 n_components = range(2, 20) # 不同的n_components值 silhouette_scores = [] # 存储每个n_components的轮廓系数 best_silhouette_score = -1 best_n_components = -1 # 对不同的n_components进行迭代 for n in n_components: nmf = NMF(n_components=n) features = nmf.fit_transform(X_scaled) labels = nmf.transform(X_scaled).argmax(axis=1) # labels2 = nmf.components_.argmax(axis=1) # 根据聚类结果计算轮廓系数 # silhouette_avg = silhouette_score(X_scaled, labels) silhouette_avg = calinski_harabasz_score(X_scaled, labels) silhouette_scores.append(silhouette_avg) print(f"n_components={n}: Silhouette Score = {silhouette_avg}") # 选择最佳的n_components if silhouette_avg > best_silhouette_score: best_silhouette_score = silhouette_avg best_n_components = n print(f"best n_components = {best_n_components}") # 绘制得分图 plt.plot(n_components, silhouette_scores, marker='o') plt.title("NMF Clustering Performance") plt.xlabel("n_components") plt.ylabel("Silhouette Score") plt.show() print(f"best n_components = {best_n_components}") print(f"best Silhouette Score = {best_silhouette_score}") # 使用最佳的n_components进行聚类 best_nmf = NMF(n_components=best_n_components) best_features = best_nmf.fit_transform(X_scaled) # labels = best_nmf.components_.argmax(axis=1) labels = best_nmf.transform(X_scaled).argmax(axis=1) # 使用PCA进行降维和可视化 pca = PCA(n_components=2) X_pca = pca.fit_transform(X_scaled) # 可视化聚类结果 plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=labels) plt.title(f"NMF Clustering (n_components={best_n_components}) with PCA Visualization") plt.xlabel("Principal Component 1") plt.ylabel("Principal Component 2") plt.show()中文解析代码流程和步骤

2023-06-10 上传
定义一个range(2,20)的n_components值列表，表示不同的聚类簇数。使用NMF类初始化模型，并对不同的n_components进行迭代训练。对于每个n_components，使用fit_transform函数计算特征矩阵features和标签矩阵labels。...

PCA降维过程印证 分析实验要求 n_components参数设为2应用PCA算法对指定数据进行分析，观测坐标轴的旋转变化 n_components参数设为1应用PCA算法对指定数据进行分析，观测坐标轴减少变化 记录并分析实验结果 给我一份代码

2023-06-10 上传
# 将n_components设置为2，应用PCA算法进行降维 pca = PCA(n_components=2) X_pca_2d = pca.fit_transform(X) # 将n_components设置为1，应用PCA算法进行降维 pca = PCA(n_components=1) X_pca_1d = pca.fit_...

n_components_range = range(2, 10) # 定义交叉验证的折数 n_splits = 5 # 记录每个隐状态数量下的模型性能 cv_scores = [] # 使用K折交叉验证 kf = KFold(n_splits=n_splits) for n_components in n_components_range: # 定义GaussianHMM模型 model = GaussianHMM(n_components=n_components) # 记录每一折交叉验证的评估分数 fold_scores = [] for train_index, test_index in kf.split(X): # 划分训练集和测试集 X_train, X_test = X[train_index], X[test_index] # 在训练集上训练模型 model.fit(X_train) # 在测试集上评估模型性能 score = model.score(X_test) # 记录评估分数 fold_scores.append(score) # 计算平均评估分数作为该隐状态数量下的模型性能 cv_scores.append(sum(fold_scores) / n_splits) # 选取最优隐状态数量 best_n_components = n_components_range[cv_scores.index(max(cv_scores))] print("Best number of hidden states:", best_n_components)

2023-06-11 上传
2. 定义一个空的列表cv_scores，用于记录每个隐状态数量下的模型性能。 3. 使用KFold方法将数据集X划分为n_splits份，每次使用其中一份作为测试集，其余n_splits-1份作为训练集。 4. 对于每个隐状态数量n_...

num_components = 2; % 二分类 gmm = fitgmdist(train_features, num_components);优化代码

2023-06-11 上传
num_components = 2; options = statset('MaxIter', 500, 'TolFun', 1e-6); gmm = fitgmdist(train_features, num_components, 'Options', options); ``` 这里，我们使用 `statset` 函数设置了最大迭代次数为 500，...
自动控
  • 粉丝: 1
  • 资源: 6
上传资源 快速赚钱

最新资源