Adobe Flash Lite

Adobe Flash Lite 3 是一款专为移动设备设计的运行时引擎,支持 FLV 视频播放、改进的 Web 浏览体验及更快的性能。此版本新增 FLV 支持、提升了 Web 浏览能力并兼容大多数 Flash 8 内容。

Adobe Flash Lite


一、Adobe® Flash® Lite™ 是什么?
Adobe Flash Lite 软件是一个运行时引擎,它为用户提供在各种移动电话和消费电子设备上的丰富的、引人入胜的体验。Flash Lite 使 OEM 和运营商能够通过定制的用户界面区分其设备,并提供在各种设备上访问 Web、视频和移动内容的能力。

二、Flash Lite 3 有哪些关键新功能?
Flash Lite 3 包含下列新功能:
1)FLV 支持
2)改进的 Web 浏览能力,并支持大多数 Flash 8 内容
3)更快的性能
4)针对 UI 设计的 MMI 扩展
5)集成的创作环境
6)多平台支持
有关 Flash Lite 3 功能的详细信息,请访问功能页。

三、Flash Lite 3 何时推出?
2007 年 5 月 31 日已经向 OEM 发行了 Flash Lite 3。
2007 年 11 月将在移动和设备开发人员中心对 Flash Lite 3 Developer Edition 进行非商业用途分发。 Developer Edition 针对 Symbian OS™ v3 设备进行了优化,并已由 Adobe 在 Nokia N95 手机上进行了验证。

四、Flash Lite 3 设备何时将开始上市?
预计会在 2007 年末向消费者推出 Flash Lite 3 设备。
Flash Lite 2.1 和 Flash Player 7 SDK 与 Flash Lite 3 相比如何?
下表包含它们的主要功能的比较。 若要了解全面的比较,请参阅比较表。


五、Flash Lite 3 有哪些可用的参考平台?
Symbian OS v3 和 Microsoft® Windows® XP。

六、Flash Lite 3 是否支持 Linux®?
可以移植 Flash Lite 3 以在 Linux 上运行。 我们的一些合作伙伴和客户已经将 Flash Lite 3 移植到他们的基于 Linux 的设备上。

七、Flash Lite 3 的客户端资源占用情况如何?
380KB 是不含视频编解码器的核心库的大小。 作为参考,Flash Lite 2.1 的资源占用为 450KB。

八、运行 Flash Lite 3 要求多大内存?
要获得最佳性能,Adobe 建议分配 20MB 的 RAM。

九、播放 FLV 文件所要求的内存使用情况如何?
一个一分钟的视频消耗 2–3MB 的 RAM,而一个五分钟的视频平均消耗 3–4MB。 更长的视频播放并不需要内存的线性增加。 注意: 这适用于渐进式、流式、本地和/或远程播放。

十、Flash Lite 3 不支持 Flash 8 的哪些功能?
截止到 2007 年 9 月 15 日,使用下列 Flash 8 功能的网站已不足 5%,当前在 Flash Lite 3 中已不支持这些功能:
1)滤镜 (模糊和投影等)
2)混合模式 (加、减、乘等)
3)增强的笔触 (角曲尺、丁字尺等)
4)层叠样式表支持
5)<img> 标签
6)Text as Link
7)setTimeout
8)WMode
9)_target
10)使用 Flash 8 视频对每像素 Alpha 进行编码 (On2 VP6)
11)位图缓存
12)ActionScript 对象或方法
LocalConnection 对象 (将在 Flash Lite 3.x 更新中增加该对象)
movieClip.AttachBitmap()
Flash.Geom object
Flash Remoting
若要了解关于为 Flash Lite 3 优化您的网站和内容的更多信息,请查阅 Flash Lite 3 Web 浏览能力支持指导原则*。

十一、是否存在任何为 Flash Lite 3 当前不支持的 Flash 8 功能添加支持的计划?
我们当前正在评估是否在将来的 Flash Lite 发行版中支持剩余的 Flash 8 功能。

十二、Flash Lite 3 是否支持 H.264?
我们当前正在评估对 Flash Lite 的 H.264 支持。 Flash Lite 3 当前支持诸如 On2 VP6 和 Sorenson 等软件编解码器。

十三、Flash Lite 3 支持 Flash 9 内容吗?
Flash Lite 3 将不能播放 Flash 9 (Flash CS3 Professional) SWF 文件。 Flash Lite 3 将显示一个 Flash 图标以指示不支持该内容。

十四、Flash Lite 3 支持 Flash 9.x 内容吗?
在 Flash Lite 的蓝图上有对 Flash 9.x 内容的支持,随着 Flash 9.x 内容对于移动和消费电子设备变得更加普遍、更加关键,将解决对 Flash 9.x 内容的支持。
“重要的是,要记住 Flash Lite 3 现在支持大约 85% 的所有启用 Flash 的网站,并且用户将不必受限于设备 (屏幕大小、处理器、RAM、输入方法、电池) 和带宽 (受限制的 3/3.5G 可用带宽) 的限制而在移动或消费电子设备上就可以访问在桌面环境中可以访问的相同类型的网站。

十五、我当前使用的是较旧版本的 Flash Lite。 我如何才能升级到 Flash Lite 3?
如果您是 OEM,请与您的 Adobe 代表联系,或者填写 Flash Lite 许可请求表单*。 如果您是开发人员,请访问移动和设备开发中心(http://www.adobe.com/cn/devnet/devices/)下载 Flash Lite 3 Developer Edition。

十六、如何可以为移动设备创作 Flash Lite 3 内容?
为最新版本的 Adobe Flash Lite 创作、测试和发布移动内容,Adobe Flash Lite 在手机或嵌入式 Web 浏览器中进行集成时,现在支持 FLV 和 Flash Player 8 的 SWF 文件的呈现。 对 Flash Lite 3 的创作支持要求更新 Flash CS3 Professional* 软件和更新 Adobe Device Central CS3*。

十七、我目前是一个 Flash Player 7 SDK 客户。 我应该升级至 Flash Lite 3 还是等待 Flash Player 9 SDK?
Flash Player 7 SDK 的迁移路径是 Flash Lite 3。Adobe 当前没有要发行 Flash Player 9 SDK 的计划。

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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