Flex LCDS的一个简单应用--AgileShopping&Management项目小结

Flex 接触了四个月有余,前面的时间一直在做准备工作。五月初的时候决定开始动工,用felx尝试一下Web企业级应用开发。之前开始接触Flex技术也是处于一种巧合,后来不断看到网络上关于集中RIA技术优缺点的一些争议。其实没有必要比较,需要的时候学好、用好就可以了,很多东西都是在慢慢的积累,一点点进步吧。 
    项目驱动其实才是王道,之前看的书少说也有5,6本,只是其中基本只做工具书来参考查询,刚开始还是认真真学了蛮久。下面开始讲讲新出炉的Flex LCDS项目吧。
     对于LCDS不想说太多,只是如果Flex编程人员若在LCDS上遇到麻烦了,最好的建议就是看LCDS的官方文档,600多页的英文,不难懂,看起来比看国内一些抄来抄去的书有趣些也实用些。
    项目总共分为两大模块,AgileShopping提供销售、购物模块,有点类似于超市的POS机,只不过是放在互联网上,增加了监控以及实时分布等功能,当然这也是Flex带来的好处。先截个图看一下主要的shopping界面吧。

打印出来的单据效果如下:

 

当然,最好玩的就是AgileManagement管理平台。截点图来看吧,虽然看图没有是什么感觉,真正的实时Web交互才是RIA吸引力之所在

1)HR的管理平台:

 


2)普通员工的操作平台:(供应商、产品类别商品信息管理)

3)销售部门监控台(这个实时性,也就是RIA技术能把整个监控做得很beautiful!)





4)CRM客户关系管理




5)最后,采购加库存提醒监控



       整个过程也进行得比较匆忙,有段时间也没有一直全身心地去敲代码,事情多也杂,有时候调试bug就要很久,甚至在信管嘉年华那天上午编译器出问题了,servers怎么都掉不出来,结果浪费了三天时间在搞编译器,还有就是felx和Java程序交互的一些问题,sdk等问题,最后竟然自己改动了flex的sdk之后才能完成编译。因为对于felx技术我还是个新手,整个项目简单的功能是实现了,但是也有点举步维艰的感觉。不是很顺畅,真正花费最多的时间都是在思考,思考怎么封装业务逻辑,思考怎么改善数据库存储,思考怎样的UI体验是可行高效并且有好的,思考bug为什么会怎么调都调不出来,有的很小的问题甚至google50多次最后还是在日文网站上得到解决方案的,思考编译器有时候真的不给面子,思考其实敲代码不难,难的是不停的思考,感觉大脑快炸掉,然后梦里全是if...else...for...while...

    Agile1.0版本也快要上线测试了,不断改进中吧,等待V2.0的诞生,到时候要改善的地方真的是很多,总结也很重要,要找个时间把它从头到尾梳理一下,这是个很庞大的工程~不过,加油吧~

 

    因为项目压缩文件比较大,想要源码的可以QQ:745207950联系~谢谢~

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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