关于Flex打包SWC问题

这个问题一直困绕了我好久,关键是没有仔细看Flex的官方文档。
刚学Flex,很多问题,先记下这个。
看到很多下载下来的SWC文件在使用的时候都是像

<mx:Application xmlns:mx="http://www.adobe.com/2006/mxml" 
 xmlns:jflex ="http://www.sagaris.com" layout="absolute" 
......>

 

粗红体字部分,自己写了一些组件不知道怎么搞成这个样子来引用。

然后使用的时候这样

<jflex:MyComponents/>
<jflex:MyOtherComponents/>

 

后来查了相关文档,终于找到方法。关键是manifest.xml文件

 

用compc编译器直接编译
命令:
compc 
 -source-path (源文件路径,不能省略) 
 -output (swc文件路径和名称) 
 -include-classes (类名称)
 -namespace (Namespace URL 和 manifest.xml)
 
 如:compc -source-path . -output MySWC.swc -include-classes com.sagaris.MyComponents -namespace http://www.sagaris.com manifest.xml

 
manifest.xml文件是这样的

<?xml version="1.0"?>
<componentPackage>
<component id="MyComponents" class="MyComponents"/>
<component id="MyOtherComponents" class="MyOtherComponents"/>
</componentPackage> 

 然后就可以像上面那样使用了,引用namespace的时候使用的是http://www.sagaris.com 。

通常情况下,我们都使用IDE工具,那就更简单了。

在Flex Library Project里建立一个XML文件起名叫manifest.xml内容如上。

然后在项目上右键->属性->Flex Library Compiler 添入Namespace URL 和 ManifestFile 即可。

如图:

ManifestFile

 

OK!

 

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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