Flex4学习笔记-命名空间

本文介绍了Flex框架中三种主要的命名空间:fx、s和mx,并详细解释了它们的作用及对应的组件库。同时展示了如何在MXML文件中使用这些命名空间,并通过实际代码示例说明了它们的应用场景。
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<s:Application xmlns:fx="http://ns.adobe.com/mxml/2009" 
               xmlns:s="library://ns.adobe.com/flex/spark" 
               xmlns:mx="library://ns.adobe.com/flex/mx" minWidth="955" minHeight="600">
    <fx:Script>
        <![CDATA[
            /* 脚本区域 */
        ]]>
    </fx:Script>

 
    <fx:Declarations>
        <!-- 声明区域,将非可视元素(例如服务、值对象)放在此处 -->
    </fx:Declarations>
</s:Application>
  
Application标签中的前三个属性定义三个XML命名空间来引用Flex框架MXML标签集:fxsmx
作为Flex框架类库不同的命名空间作用在不同的领域。
  • 命名空间fx代表MXML语言要素和Flex 4中编译器指令。
  • 命名空间S是指包含Flex 4中的所有新Spark可视化组件。
  • 命名空间MX作为Flex 3 Halo组件库的代表,就是Flex3使用的MX库。
 
Adobe Flash Builder 4\sdks\4.0.0\frameworks\flex-config.xml 中找到命名空间部分,3 对统一资源标识符(URI)分别对应在Application中定义的标签。
 
 <namespaces>
 <!-- Specify a URI to associate with a manifest of components for use as MXML 
  --> 
 <!-- elements.                                                               
  --> 
 <namespace>
  <uri>http://ns.adobe.com/mxml/2009</uri> 
  <manifest>mxml-2009-manifest.xml</manifest> 
  </namespace>
 <namespace>
  <uri>library://ns.adobe.com/flex/spark</uri> 
  <manifest>spark-manifest.xml</manifest> 
  </namespace>
 <namespace>
  <uri>library://ns.adobe.com/flex/mx</uri> 
  <manifest>mx-manifest.xml</manifest> 
  </namespace>
 <namespace>
  <uri>http://www.adobe.com/2006/mxml</uri> 
  <manifest>mxml-manifest.xml</manifest> 
  </namespace>
  </namespaces>
 
 
每个的URI是用来识别一个清单文件。
请注意,这里有一个额外的命名空间中定义的Flex框架。2006年halo的定义是为了向后兼容。
<namespace>
  <uri>http://www.adobe.com/2006/mxml</uri> 
  <manifest>mxml-manifest.xml</manifest> 
  </namespace>
  </namespaces>
 

在同目录下可以找到目录清单文件,打开spark命名空间对应的目录清单文件spark-manifest.xml
,可以看到这个文件列表在spark命名空间中列出的组件包中的spark类。
 
 Application标签是一个Spark组件,而脚本<fx:Script>和声明标签<fx:Declarations>属于fx命名空间。
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值