Flex学习资料

最新推荐文章于 2024-05-04 15:36:53 发布
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#Flex #出版 #Adobe #ActionScript #ASP

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iteye_1996
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02-09 262
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纵横纳财
04-22 150
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iteye_6604的博客
12-15 209
FlexPaper_1.2.1.swc——Flex在线显示PDF文档（使用FlexPaper）感悟 http://www.cnblogs.com/wuhenke/archive/2010/03/16/1686885.html SWF安全设置 http://www.macromedia.com/support/documentation/en/flashplayer/help/set...
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mxlchina的专栏
03-30 210
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继承-闭包-Flex学习资料
RounrounZhang的博客
03-22 164
闭包中最后两个例子： 第一个： 返回全局name:”The Window” 因为匿名函数的执行环境具有全局性，this指针通常指向window。 第二个： 返回object的局部：”My Object” 这里将this对象赋值给了一个that的变量，闭包可以访问这个变量 学习参考，阮一峰教程： 闭包：http://www.ruanyifeng.com/blog/2009/0...
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yangchangqing878的博客
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觉得好的话就回一下贴啊
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WalleZhang的专栏
12-01 200
总想找一些教程类的东西，以方便学习使用，然后，我就找到了这个，方便大家共同学习。转自Blog：http://www.zhuoqun.net/article.asp?id=501 今天把收藏夹共享出来，希望对学习Flex的人有所帮助。 一、国外站点 我新加的一个：http://www.5uflash.com/Flex-AIR/ 1.资源类 Adobe Flex 2 Component Explore...
flex布局的学习
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05-04 902
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与大家分享一下Flex 学习资料 （续）
03-27
标题中的“Flex学习资料（续）”表明这是一个关于Adobe Flex技术的进阶学习资源，Flex是一种用于构建富互联网应用程序（RIA）的框架，基于ActionScript和MXML。它允许开发者创建交互性强、功能丰富的Web应用。 描述...
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五子棋作为一种广为人知的策略性棋盘游戏，其基本规则易于掌握。在选定人机对战模式后，由程序执黑先行，用户执白应对。双方依次在棋盘上落子，任何一方在横向、纵向或斜向形成连续五个或更多同色棋子即获胜。 项目资源涵盖多个技术领域的程序代码，涉及前后端开发、移动终端应用、操作系统、智能系统、物联网技术、信息管理系统、数据存储方案、硬件设计、大数据处理、教学资料、多媒体处理及网站构建等多个方向。具体技术实例包括嵌入式平台如STM32与ESP8266，编程语言如PHP、QT、C++、Java、Python、C#，系统开发如Linux与iOS，以及电子设计自动化工具和实时操作系统等。 主要技术栈包含服务端开发语言Java、Python及Node.js，后端框架Spring Boot与Django，前端技术React、Angular与Vue，界面设计框架Bootstrap与Material-UI，数据库系统MySQL、PostgreSQL和MongoDB，缓存工具Redis，以及容器化部署方案Docker与Kubernetes。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
lv_0_20251125195629.mp4
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numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
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NumPy数组操作实战技巧 numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
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图像处理基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）
11-25
【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究基于电磁学优化算法（Electromagnetism-like Optimization, EMO）的多阈值图像分割方法，并通过Matlab代码实现。该方法借鉴电磁学中电荷间相互作用的机制，将图像分割问题转化为优化问题，利用EMO算法搜索最优阈值组合，以最大化分割效果的评价指标（如Otsu法或多级别熵）。文中详细介绍了EMO算法的基本原理、实现步骤及其在图像多阈值分割中的具体应用流程，展示了该算法能够有效避免传统方法易陷入局部最优的问题，从而获得更精确的分割结果。; 适合人群：具备图像处理基础知识和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决复杂背景下图像的多目标分割问题，提升医学影像、遥感图像等领域的分割精度；②学习智能优化算法（如EMO）在图像处理中的实际应用，为研究新型分割算法提供技术参考和实现范例。; 阅读建议：在学习过程中应结合Matlab代码，深入理解EMO算法的寻优机制与图像分割评价函数的构建方法，建议自行调试不同参数对分割效果的影响，以加深对算法性能的理解。
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