用Flex的编译参数实现AS3程序的自身预加载(Self Preloading)

本文介绍如何使用Flex SDK的编译参数实现ActionScript 3程序的自预加载功能。通过添加特定的元数据标签和编译参数,可以在不显著增加文件大小的情况下创建双帧SWF文件,实现优雅的加载效果。

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用Flex的编译参数实现AS3程序的自身预加载(Self Preloading)

http://www.riaidea.com/blog/archives/191.html

 

好像flashdevlop默认有预先加载

记得在很早的时候,我在blueidea上写过一个关于as3自身加载的帖子,基本思想和as2中的原理类似,而且还曾被人批评为帧的概念太根深蒂固,as3中要完全抛弃frame。今天,我的一个flashdevelop的as3项目需要做个loading,我不觉得一个小swf去加载大的swf 文件是一种很好的loading解决方案。 因为用的是flex sdk,没法像flash CS3那样创建帧,又不想创建一个fla文件,所以原来的办法似乎没法用了。

于是我翻出以前bit-101上的一片经典的as3自身加载的文章:Preloaders in AS3 ,仔细看看后,发现原来的想法是正确的,只不过在flex中靠的是元数据标签Frame来增加一个工程关键帧类factoryClass,而这个类在 flex项目中默认为mx.managers.SystemManager,并由此控制flex程序的preloading实现。说白了,就是flex程序的其实都是2帧,第一帧默认是SystemManager类的实例,第二帧才是我们的Application文档类mxml。再进一步查看flex的 as3 compiler的源程序,也证实了这点。

可是,当我用元数据标签Frame来加入preloading的时候,编译后的swf文件尺寸陡增,原来当用元数据标签Frame加入 factoryClass的时候,就会编译很多flex框架类到swf中来,显然这不是我所期望的,这个方法也行不通。但用双帧原理来做 preloading是显然的,因此问题的关键便在于如何创建一个双帧的swf。

当我在flex的as3 compiler的源程序中寻找的时候,突然在flex的编译程序mxmlc的编译参数中看到了一个高级可选参数frames.frame,搜索后找到这个参数在flex-config.xml中的具体用法:
<frames>
      <!-- frames.frame: A SWF frame label with a sequence of classnames that will be linked onto the frame.-->
      <!-- frames.frame usage:
      <frame>
         <label>string</label>
         <classname>string</classname>
      </frame>
      -->
</frames>

这个参数用mxmlc的cmd命令行参数模式为:
-frames.frame label classname

于是我在flashdevelop的项目属性的compiler options里的Additional Compiler Options里加入是一个已有但并未编译到文档类里的类FrameTwoClass:
-frames.frame FrameTwoClass FrameTwoClass
果然,在编译后的swf文件的classes里可以看到一个Frame 2: FrameTwoClass的类,因此便很容易知道,这个参数可以帮我们创建帧并链接到一个指定的类。

到这里为止,我想大家应该都差不多已经知道怎么实现self preloading了吧。创建一个Preloading类并设置为文档类,把我们真正的主程序Application类用刚才的参数 frames.frame编译到第二帧上。在Preloading类中用enterframe事件监听loaderInfo的bytesLoaded和 bytesTotal从而显示加载进度,当加载完后,利用反射方法getDefinitionByName()来创建真正的主程序Application 类的实例,大功告成!

点击查看 demo 源文件

内容概要:该论文探讨了一种基于粒子群优化(PSO)的STAR-RIS辅助NOMA无线通信网络优化方法。STAR-RIS作为一种新型可重构智能表面,能同时反射和传输信号,与传统仅能反射的RIS不同。结合NOMA技术,STAR-RIS可以提升覆盖范围、用户容量和频谱效率。针对STAR-RIS元素众多导致获取完整信道状态信息(CSI)开销大的问题,作者提出一种在不依赖完整CSI的情况下,联合优化功率分配、基站波束成形以及STAR-RIS的传输和反射波束成形向量的方法,以最大化总可实现速率并确保每个用户的最低速率要求。仿真结果显示,该方案优于STAR-RIS辅助的OMA系统。 适合人群:具备一定无线通信理论基础、对智能反射面技术和非正交多址接入技术感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①适用于希望深入了解STAR-RIS与NOMA结合的研究者;②为解决无线通信中频谱资源紧张、提高系统性能提供新的思路和技术手段;③帮助理解PSO算法在无线通信优化问题中的应用。 其他说明:文中提供了详细的Python代码实现,涵盖系统参数设置、信道建模、速率计算、目标函数定义、约束条件设定、主优化函数设计及结果可视化等环节,便于读者理解和复现实验结果。此外,文章还对比了PSO与其他优化算法(如DDPG)的区别,强调了PSO在不需要显式CSI估计方面的优势。
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