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我也要
首先发现mx.messaging.*这个包里面的类有很多都直接拿掉了，一点不像Java那样不建议使用什么的。
然后发现现在web service的返回结果，如果只有1条记录，就直接把对象返回来。多条的时候就还是ArrayCollection，这么给我升级代码带来很大的困难，我现在的做法是判断is ObjectProxy如何如何，这也很可能是未来bug的主要来源之一。
不过让我感动的是，前一段时间，我发现DataGrid的itemEditor，如果点下去，我在editBeginning中做些事情，比如去操作另一个控件，那个editor会失去焦点。现在我发现不会了，在事件完成之后，还是会把焦点设回到editor。
永磁同步电机矢量控制——电流内环前馈解耦策略
在采用永磁同步电机矢量控制时，ud和uq的指令值存在耦合项。需要对其进行解耦，目前，常用的解耦设计方法有前馈解耦、偏差解耦以及内模控制，本文主要分享电流内环前馈解耦控制策略。
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首先说一下再用unc0ver 5.0.1 越狱的时候安装插件,无法使用或不成功!须知:打开Cydia 首先添加rpetri.ch/repo源安装三个插件ApplistRocketBootstrapPreferenceLoader在安装,需要的插件,就能成功了.BetterCCXI自定义控制中心组件，将常用的功能开关放在控制中心，使用更方便。源地址：http://repo.packix.comCal...
提示词工程的几个参数
低 temperature + 低 top-p：输出最稳定、最可靠，适合需要准确性和一致性的场景。高 temperature + 高 top-p：输出最多样化、最富有创意，适合需要灵感和探索的场景。Max Length：您可以通过调整max length来控制大模型生成的 token 数。指定 Max Length 有助于防止大模型生成冗长或不相关的响应并控制成本。是一个字符串，可以阻止模型生成 token，指定是控制大模型响应长度和结构的另一种方法。例如，您可以通过添加 “11” 作为。
flash builder 4.7 打开闪退解决办法
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避开SAM3安装大坑：手把手教你用国内镜像和Modelscope权重快速跑通Demo
本文详细介绍了如何在国内环境下快速部署SAM3视觉大模型，包括使用国内镜像加速Python包安装、通过Modelscope获取权重文件以及解决CUDA 11.8等低版本适配问题。手把手教你避开常见安装陷阱，实现高效Demo运行。
在 SAP 资产模块跨 2024 和 2025 两个年度操作后，运行 AFAB 测试无数据，大概率是折旧已完全过账、跨期配置异常或资产数据异常等原因
SAP资产模块跨年度操作AFAB测试无数据的排查方案：首先检查折旧是否已完全计提，确认资产主数据价值；其次验证跨年度配置是否合规，包括全局配置、折旧范围和账期状态；然后重新执行AFAR折旧计算刷新数据；排查资产主数据异常或业务操作冲突；最后核对AFAB运行参数是否正确设置，包括会计年度、期间范围和运行模式等。
《Mining of Massive Datasets》读书笔记
《Mining of Massive Datasets》读书笔记 这学期正在上《海量数据处理》的课程，老师要求读《Mining of Massive Datasets》这本书。为了督促自己以及整理思路，所以决定写读书笔记。
STM32 驱动直流无刷电机(BLDC)发声
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Flex 4中LineSeries的两个Bug
<br />Flex 4中LineSeries有两个Bug，使用SolidColorStroke自定义lineStroke后，DataTip无边框，Legend marker(图例标记)的填充色为始终为黑色。点击此处查看这两个Bug，下面我们将讲解造成这两个Bug的原因及解决方案。<br />打开Flex 4 SDK中的LineSeries.as，DataTip的边框是在findDataPoints方法中设置的，定位到该1543行：if (istroke is Stroke)，Stroke是SolidCol
计算机视觉卷积神经网络（CNN）基础：从LeNet到ResNet
计算机视觉卷积神经网络（CNN）基础：从LeNet到ResNet，在计算机视觉领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）已然成为推动众多任务发展的核心力量。从早期简单的图像识别，到如今复杂的目标检测、语义分割、图像生成等任务，CNN 都展现出了卓越的性能。CNN 的发展历程见证了一系列经典模型的诞生，其中 LeNet 作为开山之作，为 CNN 的发展奠定了基础，而 ResNet 则通过创新性的设计，突破了传统神经网络的限制，使得网络能够构建得更深、性能更优。
【06】C#入门到精通——C# 多个 .cs文件项目 同一项目下添加多个 .cs文件
本文介绍了如何将C#游戏开发中的代码从单个.cs文件拆分到多个.cs文件中，以提升代码的可维护性和可读性。文章演示了在Visual Studio中创建Hero类和ShowInfo类的具体步骤：通过右键项目名添加新建类，将原有代码分别剪切到对应的类文件中，并自动生成命名空间。拆分后需要在Program.cs中通过"using"指令引用这些类，最后通过运行测试验证功能正常。这种模块化代码组织方式能有效解决单一文件代码过长、结构混乱的问题。
(zt)Flex SDK 3.2和Flex Builder 3.0.2升级
转自：http://www.riafan.com/article.asp?id=158 最近Abobe官方发布了Flex SDK 3.2 和Flex Builder 3.0.2。这次更新主要包括对数据可视组件、Flash Player 10和AIR 1.5 的支持。 对于Flex SDK 3.2，进入此页下载Flex SDK 3.2。对于Flex Builder 3.0.2，进入此页下载相应的...
信号与电源完整性5：轨道塌陷噪声/电源轨道噪声分析及降低解决方案
经过上一节关于串扰的分析，我们已经清楚，噪声问题不仅仅来源于信号网络；电源和地网络所产生的噪声，被反馈到其所在的元器件和信号网络时，其破坏力也是巨大的；本节所讨论的轨道塌陷噪声就是一个典型的实例。在经过电源的地网络的电流发生改变时，在电源和地之间的阻抗上将产生一个压降；由于该压降的产生，用电元件的电压将直接被拉低，甚至可能对电路产生功能性的错误。接下来硬小二将详细的分析电源轨道噪声和降低其的解决方法。...
解决Flex DataGrid控件中 showHeader=false时 rowCount非正常显示的问题！
<br /> 问题描述：<br /> <br /> DataGrid是Flex中一个非常不错的数据表格展现控件，不过近期在一个具体应用中惊无意中发现了它的一个小Bug。<br /> <br /> showHeader=true时，rowCount属性无可厚非，设置n,即显示n行数据。<br /> <br /> 但倘若想不显示标题行（showHeader=false）时，问题就来了，这时设置的rowCount=n时，会显示为n+1行！！！<br /> <br /> 针对这点，本人也在网上进
STM32F407中文手册
STM32f407中文手册 本参考手册面向应用开发人员，提供有关使用 STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、 STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 微控制器存储器与外设的完整信息。STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 构成一个微 控制器系列，各产品具有不同的存储器大小、封装和外设。有关订购信息以及器件的机械与电气特性，请参见数据手册。有关 ARM Cortex™-M4F 内核的信息，请参见《Cortex™-M4F 技术参考手册》。
win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar
win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过，这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后，重新检测通过。
Flex2.01Beta变更说明
作者：两块田 日期：2006-11-03 今天得知Flex将会出2.01Bata版。 其有有几个很必顶的更新，这是我在使用Flex2.0的时候发现没有的，看来Adobe公司非常重视Flex的发展。更新和配套框架都在不段发展。闲话少说，先说一下2.01有什么改进。 Flex2.01的更新 1.支持Modular应用（程序） 支所以把程序括起来，是因为Modular应用所产生的结果是一个SWF
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
关于Apache Flex 4.12
[转载]Apache Flex 4.12 正式版发布 (2014-03-12 17:44:34) 转载▼ 标签： apacheflex4.12 sdk it 分类：Flash平台 原文地址：Flex 4.12 正式版发布!">Apache Flex 4.12 正式版发布!作者： Dark_Stone 此文章由 周戈 (DarkStone
计算机控制技术及应用
《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术，以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索，主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式，计算机控制系统的数学描述与基本分析方法，以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。
flexpart使用eta6h数据bug
本文记录了flex_extract v7.1.2在dtimeHours=6场景下的故障修复过程。故障表现为输入文件存在但后处理失败，根因是时间维容量预分配不足和中间时次处理不当。修复方案包括：1)按实际时次计算时间维；2)过滤非目标时次输出。经过本地和线上验证，成功生成4个目标时次文件。提供了复现参数和验证命令，确保修复后链路正常运行。
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使用AmfNet时Flex中中文乱码问题的解决 AmfNet封装简化了Flex与.Net通过之间的Amf通讯过程，不过使用时发现对中文等双字节语言支持不好（BUG），我进行了修正，并增加了几个小功能，修改后的Dll可通过下面的链接下载(我先改名叫NetAMF了，代码都是基于AmfNet的)： http://files.cnblogs.com/...
flex布局中 justify-content: space-between方法的排版问题
flex给我们的布局带来了很大的方便 ，但有时候也会碰到一些问题，比如space-between最后一行元素的排列问题 问题：假如我们有8个元素 <ul> <li>1</li> <li>2</li> <li>3</li> <li>4</li> <li>5</li> <li>6</li> <.
如何整合最新的Flex sdk和Air sdk。
使用Flex来开发air应用，如果想使用最新sdk的话，配置起来还真是一个麻烦事儿。 Flex捐给apache维护了，air还是adobe自己维护，那么就得分别到这两边下载最新的sdk然后自己整合起来（apache貌似提供了这么一个工具Flex Sdk installer，因为国情以及可能本工具自身也有bug，一直下载github.com/swfobject/swfobject/arc...
flex sdk升级啦！
最近Abobe官方发布了Flex SDK 3.2 和Flex Builder 3.0.2。这次更新主要包括对数据可视组件、Flash Player 10和AIR 1.5 的支持。 对于Flex SDK 3.2，进入此页 下载Flex SDK 3.2。对于Flex Builder 3.0.2，进入此页 下载相应的升级包，当然我们也可以使用Help > Search for Flex Buil...
Flex异常处理 机制 设计
Flex异常处理设计 博客分类： flex FlexSpring应用服务器BeanOracle Flex与服务器交互一般需要监听ResultEvent.RESULT事件和FaultEvent.FAULT事件。很多时候关注的是RESULT事件，FAULT事件在出现异常的情况下显得很有用。FAULT事件分为客户端和服务器端两大类。 下图是一个客户端的错
flex学习笔记
http://www.riadev.com/flex-thread-692-1-1.html 第四部分 HTTPService和ArrayCollection 1课时 使用数据绑定。 2课时 使用HttpService调用远程xml数据 3课时 将数据填入Tree控件。 4课时 增加Tree的添加和删除操作。 5课时 将数据添加到Combobox。并添加首选项。 6课时 将xml数据
LiveCycle Data Services 3.1和BlazeDS 4发布
LiveCycle Data Services 3.1 和 BlazeDS 4 发布 Adobe LiveCycle Data Services 3.1 和 BlazeDS 4.0 发布了。 LiveCycle Data Services 3.1 的文档如下： Using LiveCycle Data Services E...
Flex异常处理设计
Flex与服务器交互一般需要监听ResultEvent.RESULT事件和FaultEvent.FAULT事件。很多时候关注的是RESULT事件，FAULT事件在出现异常的情况下显得很有用。FAULT事件分为客户端和服务器端两大类。 下图是一个客户端的错误信息，代码如下： private function onFault(event:FaultEven...
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