在线启动air程序

本文介绍如何通过浏览器在线启动Adobe AIR应用程序。需在配置文件中启用浏览器调用,并利用AIRBadge工具生成HTML页面,实现对本地AIR应用的远程启动。

 air程序支持在线启动,效果:

这样就可以直接在浏览器里启动本地的AIR程序了,当然这里面有很多的安全问题,

步骤:

1,在AIR程序的配置文件XML里,一定要加入<allowBrowserInvocation>true</allowBrowserInvocation> ;

2,当安装AIR程序后,在安装目录里会生成一个publisherid文件,你自己去找吧,肯定有,里面其实是一个16进制的字符串。

3,下载AIR Badge 地址:http://labs.adobe.com/wiki/index.php/AIR_Badge ,这可以为为一个模板

4,解压后,然后在EmbedDemo.html里 把appurl属性设成你的air程序的地址,把appid设成你的air程序的配置文件里的id , 把pubid设成你刚刚找的publisherid里的内容,

说明一下,里面的文件可以让用户如果没有flash的话,会有一个提示说要安装flash ,如果没有air的话,也会有一个安装的提示。

OK,其他的一些属性自己看Getting Started Guide.txt,里面都有。

test url : http://songhuanren.v10.92289.com/air/airBadge/EmbedDemo.html 

里面的air程序只是一个很简单的看flv视频的,然后得到它的meta信息.

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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