关于Flex技术的讨论

转载网址:http://ltian.javaeye.com/

写本文的目的不是为了炫耀技术,而是为了坚定大家采用FLex+Java开发企业级应用的信心。

这是我们为供电企业开发的核心软件——电力营销系统。系统目前情况(截止2009-4月)已经正式运行5个月(从2008年12月1日开始上线)。在4月28日,第二个用户已经开始正式使用这个用电营销系统。
这个系统采用Flex作为展现层开发技术,Java完成业务逻辑,采用BlazeDs作为二者通信的中间件。
系统运行的环境:
客户端电脑内存要求不低于1G(低于1G影响速度,窗口的最小化等使用了效果),网络速度为电信2M 光纤(非常奇怪的是在我家使用电信所谓的小区2m宽带访问居然很慢,而同事家 的1Madsl却非常快,不知道是何道理)。
系统的规模:
系统每月需要对电力局20万左右的用电户进行抄表录入,电量电费计算,收费、发票打印,统计图表、基于流程化的日常用户业务办理(更名、过户、改压、改类、表计和互感器的装、拆、换、移)等。
  由于采用RIA技术作为客户端,所以人机交互能力比使用SSH开发的页面要强很多。另外,采用Flex开发效率远远高于基于HTML+JS作为客户端的其他技术,比如JSP、JSF,struts,EXTJS等,这样用户提出需求上的变化可以迅速更改完成。同时Flex客户端编程同服务器端编程可以完全分开进行,有利于大型项目的分组开发。
通过这些系统的成功运行,我个人认为Flex在企业开发应用领域已经非常成熟,广大CTO无需犹豫不决。

另外,通过这个项目的成功运行,我们的开发多年的通用EIP平台在Flex开发支持方面也已经成熟,能够大大化简Flex应用开发的复杂度,极大地提高开发效率,这个EIP平台以模板应用的形式存在,这个模板应用项目中搭建了所有的开发环境(EIP平台所有的包文件),开发者只需专注于业务的module的开发,如果有兴趣合作的公司可以Q我或者发邮件或者站内短信给我。

Flex下的MIS开发EIP平台包括如下部件
一、个性化集成桌面
1.桌面只显示和当前登录用户的相关的信息。该系统集成了来自于权限系统、工作流系统、消息系统等后台系统中与当前用户相关的功能和工作单以及消息等信息
2.快捷方式的支持。用户可以通过拖拽方式从导航栏拖动快捷方式的到桌面。
2.通用的最小化窗口管理器。该组件用于完成窗口最小化的管理。
4.通用的可最小化的窗口。
5.窗口右上角的“显示桌面”按钮可以最小化所有的窗口,也可以全部恢复所有最小化窗口。

6.窗口的最小化 以及恢复过程,导航栏的隐现都是带有动态效果 。


二、权限系统
1.支持角色的父子嵌套,即角色可以有成员角色
2.支持无限扩展的资源授权。可以将系统中用到各种的数据资源进行授权,无论这些数据资源来自于数据库,还是其他文件或者其他系统。
3.客户端自动注入权限信息。当用户打开窗口时,只需几条代码就可以完成。框架自动将当前用户对打开窗口的授权提取出来,并注入到窗口内容之中,大大地简化了有关权限资源方面的编程,控制按钮的是否可以操作,数据列是否显示可以不需要编码,或者
4.支持动态的组织机构建模。部门和部门之间的视图关系,部门和人员之间的视图关系可以动态改变。

三、工作流系统
1.支持各种复杂的流程定义,包括子流程等。
2.图形化定义和图形化监控。
3.自动注入流程信息到客户端。打开工作单窗口时,框架就将工作单的工作环境信息注入到其中,
大大简化了程序的开发。
四、其他通用组部件
1.支持Flex批量保存含增删改信息的多条记录的框架。
2.模块管理器。
3.窗口管理器。
4.AS3 版的Collection框架,在AS3下实现Java 的Collection类库功能。
5.对远程方法的调用进行了非常好的封装,支持远程调用的等待,大大化简远程调用。
6.仿OpenLayers的WEB GIS开发类库。可实现地图的成图、缩放、平移、比例尺计算、经纬度同屏幕坐标转换、距离计算、图层管理等通用功能.基于该类库开发,项目组可以迅速开发出GIS项目。


集成工作台.PNG(165.2 KB, 




本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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