Flex 3 Cookbook-1.Flex和ActionScript基础

本文探讨了MXML和ActionScript在Flex应用开发中的角色。MXML作为一种易于掌握的标记语言,适合描述UI布局;而ActionScript则用于实现业务逻辑。文章详细解释了这两种语言如何互补,以及如何在MXML中嵌入ActionScript代码。

一个Flex应用主要由两种不同的语言组成:ActionScript和MXML.现在,在Flex3.0中,ActionScript已经从一个基于原型的脚本语言发展为一个完全的面向对象,类型严格的ECMAScript语言.对于MXML,无论你是有HTML和XML工作经验的人还是标记语言的新手,它都是易于掌握的标记语言.

 

如何让MXML和ActionScript相互联系呢?编译器把它们从不同的语言解析之后,将它们转换成相同的对象,因此:

 

<mx:Button id="btn" label="My Button" height="100" />

 

 

var btn:Button = new Button();
btn.lanel = "My Button";
btn.height = 100;

 


将生成相同的对象.主要的区别在于,用ActionScript(第二个例子)中,除了创建了一个按钮,别无其他,而在MXML创建的对象,增加了按钮并包含了所有组件都有的MXML代码.Flex框架调用用MXML描述的对象的构造器,并将其添加到它的父节点或是将其设置成父节点的一个属性.

 

MXML文件可以通过<mx:Script>标签包含ActionScript,但是ActionScript不能包含MXML.尽管把MXML作为对外观和你的应用的组件的描述,将ActionScript作为事件处理和自定义你的应用所需的逻辑的描述的想法是诱人的,但这不总是真实的.一个将它们联系起来更好的办法是理解两种语言根本上只是通过不同的语法来描述相同的对象.Flash平台的某些部分,不能访问没有使用ActionScript中的循环,方法定义,和条件表达式等.这就是为什么使用ActionScript和综合使用MXML和ActionScript是必需的,除了那些简单的应用.

 

这一章讨论MXML和ActionScript结合的许多方面:在MXML中创建组件,在ActionScript中创建类,添加事件监听器,使用ActionScript和MXML创建code-behind文件,创建对方法的描述.虽然它没有包含所有的答案,但它将带你开始创建基础的ActionScript和MXML.

代码转载自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 本文重点阐述了利用 LabVIEW 软件构建的锁相放大器的设计方案及其具体实施流程,并探讨了该设备在声波相位差定位系统中的实际运用情况。 锁相放大器作为一项基础测量技术,其核心功能在于能够精确锁定微弱信号的频率参数并完成相关测量工作。 在采用 LabVIEW 软件开发的锁相放大器系统中,通过计算测量信号与两条参考信号之间的互相关函数,实现对微弱信号的频率锁定,同时输出被测信号的幅值信息。 虚拟仪器技术是一种基于计算机硬件平台的仪器系统,其显著特征在于用户可以根据实际需求自主设计仪器功能,配备虚拟化操作界面,并将测试功能完全由专用软件程序实现。 虚拟仪器系统的基本架构主要由计算机主机、专用软件程序以及硬件接口模块等核心部件构成。 虚拟仪器最突出的优势在于其功能完全取决于软件编程,用户可以根据具体应用场景灵活调整系统功能参数。 在基于 LabVIEW 软件开发的锁相放大器系统中,主要运用 LabVIEW 软件平台完成锁相放大器功能的整体设计。 LabVIEW 作为一个图形化编程环境,能够高效地完成虚拟仪器的开发工作。 借助 LabVIEW 软件,可以快速构建锁相放大器的用户操作界面,并且可以根据实际需求进行灵活调整功能扩展。 锁相放大器系统的关键构成要素包括测量信号输入通道、参考信号输入通道、频率锁定处理单元以及信号幅值输出单元。 测量信号是系统需要检测的对象,参考信号则用于引导系统完成对测量信号的频率锁定。 频率锁定处理单元负责实现测量信号的锁定功能,信号幅值输出单元则负责输出被测信号的幅值大小。 在锁相放大器的实际实现过程中,系统采用了双路参考信号输入方案来锁定测量信号。 通过分析两路参考信号之间的相...
边缘计算环境中基于启发式算法的深度神经网络卸载策略(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了在边缘计算环境中,利用启发式算法实现深度神经网络任务卸载的策略,并提供了相应的Matlab代码实现。文章重点探讨了如何通过合理的任务划分与调度,将深度神经网络的计算任务高效地卸载到边缘服务器,从而降低终端设备的计算负担、减少延迟并提高整体系统效率。文中涵盖了问题建模、启发式算法设计(如贪心策略、遗传算法、粒子群优化等可能的候选方法)、性能评估指标(如能耗、延迟、资源利用率)以及仿真实验结果分析等内容,旨在为边缘智能计算中的模型推理优化提供可行的技术路径。; 适合人群:具备一定编程基础,熟悉Matlab工具,从事边缘计算、人工智能、物联网或智能系统优化方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究深度神经网络在资源受限设备上的部署与优化;②探索边缘计算环境下的任务卸载机制与算法设计;③通过Matlab仿真验证不同启发式算法在实际场景中的性能表现,优化系统延迟与能耗。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法实现细节与仿真参数设置,同时可尝试复现并对比不同启发式算法的效果,以深入理解边缘计算中DNN卸载的核心挑战与解决方案。
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