FLEX PROJECT导入到JAVA WEB工程中，如何在发布的web 工程中访问FLEX部分

最新推荐文章于 2025-08-11 13:58:02 发布
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#Flex #Web #Java #Tomcat #浏览器

本文介绍如何在Tomcat服务器中部署使用FLEX技术的arrpostEdit项目，并将其整合到myProject工程中，通过简单的目录配置实现前端页面的正常访问。

tomcat发布myProject工程在webapp目录下，myProject工程中前台有部分使用到了FLEX技术，为此会建立一个如arrpostEdit的FLEX工程。将arrpostEdit发布后的目录COPY至../tomcat/webapp/myProject/下

导般目录的链接写成arrpostEdit/arrpostEdit.html

myProject发布后在浏览器中输入 http://127.0.0.1:8080/myProject

在导航条中点击arrpostEdit的节点名即可访问FLEX页面。

通过MyEclpise整合JAVA与FLEX进行通讯（通过将Flex工程加到Java web工程中）
07-27
这一过程涉及到将Flex工程添加到Java Web工程中，以便在后端服务器和前端富互联网应用程序（RIA）之间建立数据交互。 首先，我们需要了解JAVA和FLEX的基本概念。JAVA是一种广泛使用的后端编程语言，常用于构建...
通过MyEclpise整合JAVA与FLEX进行通讯（通过将JAVA工程加到FLEX工程中）
07-27
4. **导入JAVA服务**：在FLEX工程中，使用Flex Builder的“Services”视图，导入之前发布的JAVA服务。这将自动生成相应的ACTIONSCRIPT类，用于调用JAVA服务。 5. **编写ACTIONSCRIPT代码**：在ACTIONSCRIPT代码中，...
在javaweb项目中使用flex
Aronlulu的专栏
01-15 610
这里项目主要是以java web为例，在传统B/S项目中使用flex主要就是其通信方式，下面介绍几种思路： 第一种是HttpService方式，实例开路:helloworld太单调，以一个完整的登陆为例吧。 首先是Flex客户端代码： [code="java"] //ActionScpipt代码 //这里已post方式提交，至于传递参数主要有两...
java web工程与flex工程集成相关的问题
完美Bug
05-08 1341
java web工程与flex工程的集成，其实就是flex工程通过BlazeDS与java web服务器通信。      所以集成的过程就是为flex工程添加java 服务器的过程。  显然，flex 工程和java服务器可以是两个独立的工程，通过配置flex工程的服务器，从而配置flex文件编译后生成文件在服务器中的路径。 当然flex工程和java工程也可以集成到一起，也就是说合并为一个
20、深入探索Flex数据处理与Java应用集成
l3m4n的博客
08-11 79
本文详细介绍了如何在Flex中进行数据处理，并实现与Java后端的集成，构建一个用户管理应用程序。内容涵盖Flex的HTTPService组件使用、Java Servlet开发、MVC架构设计以及数据交互流程，帮助开发者掌握Flex与Java的联合应用开发方法。
java flex oracle 登陆_Flex+Java+Oracle详细配置说明，Flex访问Oracle数据库
weixin_30632267的博客
02-16 122
Flex访问Oracle数据库------ RemoteObject方法-------由于Flex不能直接与Oracle数据库进行通信，所以采用借助Java以RemoteObject方式连接数据库：所需安装程序如下：(Flash Builder和数据库Oracle是必须事先安装好的，我用的是 Flash Builder 4和Oracle10g)1. Tomcat(做服务器用的)；JDK(编译ja...
java与flex通信_Flex与Java通信教程
weixin_39622399的博客
02-12 201
Flex与Java通信教程Flex与Java通信框架搭建的步骤：1.新建web项目，并启动tomcat运行，检查一切是否正常(必须)；2.导入所需的jar包(我已给出),将需要用的四个XML资源文件：messaging-config.xml，proxy-config.xml，remoting-config.xml，services-config.xml全部复制粘贴到项目的WEB-inf文件夹下...
Flex+Java+Oracle详细配置说明,Flex访问Oracle数据库
生命奇迹泉的专栏
01-11 766
Flex访问Oracle数据库—— RemoteObject方法——-由于Flex不能直接与Oracle数据库进行通信，所以采用借助Java以RemoteObject方式连接数据库：所需安装程序如下：(Flash Builder和数据库Oracle是必须事先安装好的，我用的是 Flash Builder 4和Oracle10g) Tomcat(做服务器用的)； JDK(编译java程序用的，还要配置
java flex 推送,flex 消息推送
weixin_36185512的博客
03-13 210
Flex通过Blazeds利用Remoteservice与后台java消息推送 准备工作：Myeclipse中先建立一个Web project工程，然后导入Blazeds的文件，再转换为Flex项目类型。 前言messaging-config.xml 文件true.applicationContext.xml 文件default-channels="my-streaming-amf,my-long...
Flex+JAVA+BlazeDS开发环境配置(Java工程和Flex工程独立)
11-12
4. 创建一个新的 Web 项目，例如 `blazeds_project`，并将 BlazeDS 的 `blazeds` 文件夹导入到项目的 `WebRoot` 目录下。 5. 在项目的 `src` 目录下编写 Java 类，例如 `HelloWorld` 类，作为服务端的业务逻辑。 6...
nvidia-docker离线安装包
11-25
安装顺序 dpkg -i libnvidia-container1_1.13.5-1_amd64.deb dpkg -i libnvidia-container-tools_1.13.5-1_amd64.deb dpkg -i nvidia-container-toolkit-base_1.13.5-1_amd64.deb dpkg -i nvidia-container-toolkit_1.13.5-1_amd64.deb dpkg -i nvidia-docker2_2.13.0-1_all.deb dpkg -i nvidia-container-runtime_3.13.0-1_all.deb
触点云 iOS 联动交互控制
11-25
智慧社区中主要分业主与访客，业主可以通过集成该SDK的手机APP，轻松且安全的出入社区大门及楼栋相对应的大门。业主的车及访客的车进入小区都可以通过集成该SDK的手机APP进行进出小区的相应预约设置。如果想进一步了解触点云业务或者购买我们公司的智能设备的可以登录[泛达集团官网](http://www.farbell.com.cn/ "泛达集团官网")或[触点云开放平台](http://open.trudian.com/web/#/ "触点云开放平台")。 ## 业务场景 ### 家庭管理使用场景 管理家庭成功，让每个家庭成员也有同等的业务功能。如果你的房子用于出租，则有房东与租客关系，利用家庭管理关系租客在正常租房时可以有相应开门权限，当退租的时候。则不能使用原有的权限。 ### 增值服务使用场景 提供平台给业主二手物品交易，提供房屋买卖平台和推荐获收益渠道 ### 积分商场使用场景 让业主足不出户就能优惠的购买的日常需要的物品，同时与周边的餐饮店合作提供优惠的价格给业主。
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究（Matlab实现）
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【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究（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）的电能质量扰动分类方法，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类器（如SVM、BP神经网络等）对提取的特征进行训练与分类，实现对不同类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，提升了分类精度与鲁棒性，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编程能力者更佳。; 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，实现扰动类型的自动识别；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类的准确性与效率，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类性能的影响，并尝试对比不同机器学习模型的分类效果，以全面掌握该方法的核心技术要点。
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