Flex精华摘要 1:如何开始

windows11 远程桌面连接 通过代理连接RDP桌面报错 错误代码0x904 拓展错误代码0x7 打开windows Defender防火墙设置--允许应用通过防火墙更改设置--允许其他应用浏览--进入C:\WINDOWS\system32目录选择mstsc.exe进入C:\Windows\SysWOW64目录h'qmstsc.exe添加后列表里多了一个远程桌面连接,还有一个Remote Desktop Connection,配置网络权限后保存连接成功。 阅读详情

你至少需要了解两种语言才能开发Flex应用程序:MXML和ActionScript。MXML是一种XML标记语言,主要用来设置Flex的用户界面,还包括一些不可见的元素,例如访问数据源、数据绑定等。ActionScript是一种面向对象的编程语言,采用ECMAScript第4版的标准,用来完成程序逻辑和响应用户的交互。
和HTML的方式一样,MXML定义了相关的标记来表示不同的用户界面,区别的是比HTML更严格和有着更丰富的标记集。例如,MXML既包含了一些可视组件如Tree、Data Grid、accordions和menu,也包含了WebSerivce连接、数据绑定、动画效果等不可视的组件。你甚至可以通过定制自己的组件来扩展MXML标记。
MXML
和HTML最大的区别之一是MXML页面会被服务器编译成SWF文件,并通过FlashPlayer播放,提供了更强和更丰富的动态用户界面。
你可以在一个或多个文件中编写MXML应用程序,MXML支持定义的组件,这些组件可以是MXML文件、AS文件或者使用FlashMX2004创建的文件。在一些MXML标记中,可以包含对外部文件的引用。例如,你可以通过<mx:Script>标记的source属性来包含一个外部的AS脚本文件。
MXML
支持多种方式的外部文件引用,如

//1. 使用绝对地址

 

2. <mx:Style source='http://www.somesite.com/mystyles.css'>

3. //2. 使用◎ContextRoot

4. <mx:HTTPService url='@ContextRoot()/directory/myfile.xml'/>

5. //3. 使用根目录引用方式

6. <mx:Script source='/myscript.as'/>

7. //4. 使用相当路径引用

8. <mx:Script source='../myscript.as'/>

 

1.



最简单的Flex应用程序
很多编程语言的第一个例子都是编写Hello,World。MXML的Hello,World!程序也很简单

<?xml version='1.0'?>

 

2. <mx:Application xmlns:mx='http://www.macromedia.com/2003/mxml' >

3. <mx:Panel title='My Application' marginTop='10' marginBottom='10'

4. marginLeft='10' marginRight='10' >

5. <mx:Label text='Hello World!' color='#6601D7' fontSize='24' />

6. </mx:Panel>

7. </mx:Application>

 

1.


<?xml version='1.0'?>
是MXML的文件申明,必须写在文件的第一行
<mx:Application>
是MXML文件的根标记
<mx:Label>
就是MXML的组件标记之一,text color fontSize 是Label组件的属性。
下面一个例子显示了更为复杂的用户界面

 

1. <mx:Application xmlns:mx='http://www.macromedia.com/2003/mxml'>
 

2. <mx:Panel title='My Application' marginTop='10' marginBottom='10'
 

3. marginLeft='10' marginRight='10' >
 

4. <mx:HBox>
 

5. <!-- List with three items -->
 

6. <mx:List>
 

7. <mx:dataProvider>
 

8. <mx:Array>
 

9. <mx:String>Item 1</mx:String>

10.  <mx:String>Item 2</mx:String>

11.  <mx:String>Item 3</mx:String>

12.  </mx:Array>

13.  </mx:dataProvider>

14.  </mx:List>

15.  <!-- First pane of TabNavigator -->

16.  <mx:TabNavigator borderStyle='solid'>

17.  <mx:VBox label='Pane1' width='300' height='150' >

18.  <mx:TextArea text='Hello World' />

19.  <mx:Button label='Submit' />

20.  </mx:VBox>

21.  <!-- Second pane of TabNavigator -->

22.  <mx:VBox label='Pane2' width='300' height='150' >

23.  <!-- Stock view goes here -->

24.  </mx:VBox>

25.  </mx:TabNavigator>

26.  </mx:HBox>

27.  </mx:Panel>

28.  </mx:Application>

 

 


显示效果如下

在Flex应用程序中,也有事件的响应属性。最简单如鼠标单击事件。

<mx:Application xmlns:mx='http://www.macromedia.com/2003/mxml'>

 

2. <mx:Panel title='My Application' marginTop='10' marginBottom='10'

3. marginLeft='10' marginRight='10' >

4. <mx:TextArea id='textarea1'/>

5. <mx:Button label='Submit' click='textarea1.text='Hello World';'/>

6. </mx:Panel>

7. </mx:Application>

 

1.

单击Submit按钮后Textarea中显示内容为:'Hello World'
更加规范化的写法是使用脚本定义函数调用

 

1. <mx:Application xmlns:mx='http://www.macromedia.com/2003/mxml'>
 

2. <mx:Script>
 

3. <![CDATA[
 

4. function hello(){ 
 

5. textarea1.text='Hello World';
 

6.  }
 

7. ]]>
 

8. </mx:Script>
 

9. <mx:Panel title='My Application' marginTop='10' marginBottom='10'

10.  marginLeft='10' marginRight='10' >

11.  <mx:TextArea id='textarea1'/>

12.  <mx:Button label='Submit' click='hello();'/>

13.  </mx:Panel>

14.  </mx:Application>

 

 


如果希望多个组件之间可以绑定数据的话,在Flex中可以简单的实现,请注意,在属性中使用{ }标记就表示其中包含的是表达式,而不是字符串。下面的例子,如果textinput文本框的内容改变,textarea中的内容也会随之变化。

<mx:Application xmlns:mx='http://www.macromedia.com/2003/mxml'>

 

2. <mx:Panel title='My Application' marginTop='10' marginBottom='10'

3. marginLeft='10' marginRight='10' >

4. <mx:TextInput id='textinput1' text='Hello'/>

5. <mx:TextArea id='textarea1' text=''/>

6. <mx:Button label='Submit' click='textinput1.text='Goodbye';'/>

7. </mx:Panel>

8. </mx:Application>

 

1.


Flex
可以和本地或者是远程服务器端的逻辑进行交互,其方式可以通过如下方式之一:

: WebService 提供基于SOAP的web服务访问
2 : HTTPService 提供了基于 HTTP访问和数据返回
3 : RemoteObject 基于AMF协议访问Java对象

 

 

1

 

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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