15、使用Flex更新产品数据库及类映射实现

使用Flex更新产品数据库及类映射实现

1. 使用Flex创建更新产品数据库的界面

在这部分,我们将展示如何创建一个Flex界面来调用之前创建的 ProductService.php 文件。具体操作步骤如下:
1. 创建新的MXML应用 :右键点击产品文件夹,选择“New” -> “MXML Application”,将新文件命名为 productUpdate
2. 设置默认应用 :在导航面板中右键点击 productUpdate ,选择“Set as Default Application”,这样点击Flex Builder中的运行按钮时就会运行这个新文件。若要再次运行 HelloWorld 示例,需将默认应用改回 product.mxml

以下是完整的 productUpdate.mxml 文件代码,用于通过 getProducts 远程方法填充 DataGrid ,并实现更新、删除和添加新产品到数据库的功能:

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<mx:Application xmlns:mx="http://www.adobe.com/2006/mxml"
layout="absolute" backgroundC
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分实现对不同型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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