flex spring struts 结合 part1

本文详细介绍了Flex与Blazeds结合的工作原理,通过具体的MXML代码示例,展示了如何利用Blazeds在服务器端构建特殊层,实现Flex应用程序与后端服务的交互。
一直对flex的工作机制理解不透,所以走了几天的弯路...学习啊学习,就是理论加实践的迭代.
flex与spring结合,使用的是blazeds,它的价值在于在服务端构建了一个特殊的层...hmm,这么来解释它的作用,例如使用flex在eclipse下的插件新建一个mxml文件之后,会自动创建一个相同名字的html文件(还有在.actionScriptProperties下也会加入对应mxml文件的配置),在这个生成的html中(以后会拷进struts redirect的页面中)

AC_FL_RunContent(
"src", "/flex/shipmentSummaryByRegion",
"width", "100%",
"height", "100%",
"align", "middle",
"id", "shipmentSummaryByRegion",

在服务器端,当解析到上面这段代码时,就会找到系统中的mxml文件,(这个时候blazeds还没有起作用),找到了mxml文件之后,flex会编译这个文件成为一个swf文件.
下面是mxml文件

<mx:Application xmlns:mx="http://www.adobe.com/2006/mxml" initialize="initData();" applicationComplete="loadData()">
<mx:RemoteObject id="cs" destination="chartService">
<mx:method name="viewSales" fault="Alert.show('error')" />
</mx:RemoteObject>

当flex解析这段mxml的时候,才是blazeds开始它的工作,调用spring实例好的对象

public function initData():void {
// Create the data provider for the DataGrid control.
dgProvider = new ArrayCollection;

viewName = Application.application.parameters.viewName;
locale = Application.application.parameters.locale;
strStartDate = Application.application.parameters.startDate;
strEndDate = Application.application.parameters.endDate;
startDate = new Date(new Number(strStartDate.substring(0, 4)), new Number(strStartDate.substring(5, 7)) - 1, new Number(strStartDate.substring(8, 10)));
endDate = new Date(new Number(strEndDate.substring(0, 4)), new Number(strEndDate.substring(5, 7)) - 1, new Number(strEndDate.substring(8, 10)));
customerId = Application.application.parameters.customerId;
args = [startDate,endDate];

}

public function loadData():void {
// call serveric, load data
var operation:AbstractOperation = cs.getOperation(viewName);
operation.arguments=args;
operation.addEventListener(ResultEvent.RESULT, loadData_back);
operation.send();
}
【无线传感器】使用 MATLAB和 XBee连续监控温度传感器无线网络研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕使用MATLAB和XBee技术实现温度传感器无线网络的连续监控展开研究,介绍了如何构建无线传感网络系统,并利用MATLAB进行数据采集、处理与可视化分析。系统通过XBee模块实现传感器节点间的无线通信,实时传输温度数据至主机,MATLAB负责接收并处理数据,实现对环境温度的动态监测。文中详细阐述了硬件连接、通信协议配置、数据解析及软件编程实现过程,并提供了完整的MATLAB代码示例,便于读者复现和应用。该方案具有良好的扩展性和实用性,适用于远程环境监测场景。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和无线通信基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事物联网、传感器网络相关项目开发的初学者与中级开发者。; 使用场景及目标:①实现基于XBee的无线温度传感网络搭建;②掌握MATLAB与无线模块的数据通信方法;③完成实时数据采集、处理与可视化;④为环境监测、工业测控等实际应用场景提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的MATLAB代码与硬件连接图进行实践操作,先从简单的点对点通信入手,逐步扩展到多节点网络,同时可进一步探索数据滤波、异常检测、远程报警等功能的集成。
内容概要:本文系统讲解了边缘AI模型部署与优化的完整流程,涵盖核心挑战(算力、功耗、实时性、资源限制)与设计原则,详细对比主流边缘AI芯片平台(如ESP32-S3、RK3588、Jetson系列、Coral等)的性能参数与适用场景,并以RK3588部署YOLOv8为例,演示从PyTorch模型导出、ONNX转换、RKNN量化到Tengine推理的全流程。文章重点介绍多维度优化策略,包括模型轻量化(结构选择、输入尺寸调整)、量化(INT8/FP16)、剪枝与蒸馏、算子融合、批处理、硬件加速预处理及DVFS动态调频等,显著提升帧率并降低功耗。通过三个实战案例验证优化效果,最后提供常见问题解决方案与未来技术趋势。; 适合人群:具备一定AI模型开发经验的工程师,尤其是从事边缘计算、嵌入式AI、计算机视觉应用研发的技术人员,工作年限建议1-5年;熟悉Python、C++及深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)者更佳。; 使用场景及目标:①在资源受限的边缘设备上高效部署AI模型;②实现高帧率与低功耗的双重优化目标;③掌握从芯片选型、模型转换到系统级调优的全链路能力;④解决实际部署中的精度损失、内存溢出、NPU利用率低等问题。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例与工具链(如RKNN Toolkit、Tengine、TensorRT)动手实践,重点关注量化校准、模型压缩与硬件协同优化环节,同时参考选型表格匹配具体应用场景,并利用功耗监测工具进行闭环调优。
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