flex3 ,flex4 skin

原创 于 2011-10-26 14:00:45 发布 · 171 阅读 · 0 ·
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本文详细介绍了Flex中皮肤类的配置方法，包括不同状态下的皮肤类定义，如downSkin、upSkin等，并提供了具体的实现代码示例。
flex3 skin:
skin:ClassReference("com.XX.XX.XXskin类");
downSkin:Embed(skinClass="buttonDown");
icon:ClassReference("checkIcon");
upSkin:Embed(source="XX.png");

flex4 skin:
skinClass:ClassReference("com.XX.XX.skin类");
skin:Embed(source="/XX.png");
77页-中国数字安全产业年度报告（2024）公开版 数世咨询 2024-6(1).pdf
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77页-中国数字安全产业年度报告（2024）公开版 数世咨询 2024-6(1)
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）
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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）内容概要：本文围绕“基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究”展开，结合Matlab代码实现，探讨了图像处理中的多阈值分割问题。通过引入电磁学优化算法（Electromagnetism-like Optimization, EMO），利用其全局搜索能力优化多阈值分割的阈值选取过程，以提升图像分割的精度与效率。文中详细阐述了算法原理、实现步骤，并通过实验验证其在图像分割中的有效性，展示了与其他智能优化算法的对比结果，突出了该方法在处理复杂图像时的优越性。; 适合人群：具备一定图像处理和优化算法基础，熟悉Matlab编程的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于医学图像、遥感图像等复杂图像的多阈值分割任务；②为智能优化算法在图像处理领域的应用提供实现案例与技术参考；③支持科研复现与算法改进。; 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段理解算法实现流程，重点关注目标函数设计与电磁力机制的映射关系，可通过更换测试图像和对比其他优化算法加深理解。
基于51单片机的电子琴设计
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本资源文件“基于51单片机的电子琴设计.zip”对应于博客文章“基于51单片机设计的简易电子琴”。该资源包含了实现一个简易电子琴所需的全部文件和代码，适用于学习和实践51单片机的开发。 内容 源代码：包含电子琴的C语言源代码，可在Keil uVision等51单片机开发环境中编译运行。 原理图：提供了电子琴的电路设计原理图，方便用户理解硬件连接和布局。 PCB设计文件：如果需要自行制作PCB，资源中包含了PCB设计文件，可用于PCB打样。 说明文档：详细的使用说明和操作指南，帮助用户快速上手。 使用方法 下载资源：点击下载“基于51单片机的电子琴设计.zip”文件。 解压文件：将下载的ZIP文件解压到本地目录。 阅读说明文档：仔细阅读说明文档，了解项目的基本结构和使用方法。 搭建硬件：根据原理图搭建硬件电路。 编译代码：使用Keil uVision等开发工具打开源代码，进行编译。 烧录程序：将编译好的程序烧录到51单片机中。 测试运行：连接电源，测试电子琴的功能是否正常。
故障诊断pytorch基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据]（Python代码实现）
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【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据]（Python代码实现）内容概要：本文介绍了一项基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障诊断研究，采用PyTorch框架实现，使用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络（CNN）强大的特征提取能力与长短期记忆网络（LSTM）对时序数据的建模优势，构建深度学习分类模型，实现对轴承不同故障类型和严重程度的精准识别与分类，旨在提升工业设备故障诊断的自动化与智能化水平。; 适合人群：具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师；熟悉PyTorch框架者更佳。; 使用场景及目标：①应用于工业设备预测性维护系统中的轴承故障早期识别；②作为深度学习在时间序列分类任务中的典型案例，用于学习CNN-LSTM融合模型的设计与实现；③复现并改进现有故障诊断算法，推动相关科研工作进展。; 阅读建议：建议读者结合提供的Python代码与西储大学数据集进行实践操作，重点关注数据预处理、模型结构搭建、训练流程及结果分析环节，可进一步尝试调整网络参数或引入其他优化算法以提升分类性能。
hanlp-portable-1.8.6 对应模型下载 data-for-1.7.5
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hanlp-portable-1.8.6 对应模型下载 data-for-1.7.5
完整版-PID 恒流源控制
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提供了一份利用STM32单片机和PID算法实现恒流源控制的详细资源文件。该资源文件旨在帮助开发者更好地理解和应用PID控制算法，以实现高精度电流控制。 主要内容： STM32单片机程序代码 PID算法实现与应用 恒流源控制原理与实现 硬件电路设计与调试 使用说明 下载资源文件至本地电脑。 根据提供的代码和文档，理解并学习PID算法在恒流源控制中的应用。 根据个人需求，对代码进行适当修改和优化。 按照硬件电路设计，搭建实验平台，进行调试。 注意事项 请确保具备STM32单片机开发基础和PID控制算法相关知识。 调试过程中，务必遵循安全操作规范，确保实验安全。 如有任何问题，请查阅相关资料或向专业人士咨询。
毕业设计芳芯科技F. 基于单片机的智能车载系统
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毕业设计芳芯科技F. 基于单片机的智能车载系统
【MATLAB例程】3D雷达-IMU融合定位系统（基于扩展卡尔曼滤波）-雷达观测距离、俯仰角、方向角，IMU包括6维（加速度与角速度）
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【MATLAB例程】3D雷达-IMU融合定位系统（基于扩展卡尔曼滤波）-雷达观测距离、俯仰角、方向角，IMU包括6维（加速度与角速度）
googlenet网络模型预训练模型
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googlenet网络模型预训练模型，一些matlab中没有安装深度学习工具箱，那么运行时会报错，需要下载预训练模型。
【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法（Matlab代码实现）
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【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了名为“混沌增强领导者黏菌算法”的新型优化算法，并提供了基于Matlab的代码实现。该算法结合混沌理论与黏菌优化机制，旨在提升搜索效率与全局寻优能力，适用于复杂工程优化问题。文档列举了该算法在电力系统、路径规划、信号处理、图像处理、微电网调度等多个领域的应用实例，展示了其广泛适用性和科研价值。此外，文中还提及相关智能优化算法、机器学习模型及仿真工具的应用支持，强调借助先进算法与仿真手段推动科研创新。; 适合人群：具备一定编程基础和优化算法背景，从事科研或工程应用的研究人员，尤其是工作1-3年的研究生、工程师或高校教师；熟悉Matlab编程并关注智能优化算法发展的用户更为适合。; 使用场景及目标：①用于解决电力系统优化、微电网调度、路径规划等复杂非线性优化问题；②作为新型智能算法的学习与复现实例，支持学术论文复现、竞赛
C51单片机人体红外模块资料
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包含C51单片机人体红外模块的相关资料，涵盖了DYP-ME003热释电红外传感器的详细信息，以及相关的电路图等资源。 资源内容 C51单片机人体红外模块介绍 DYP-ME003热释电红外传感器资料 电路图及相关设计文档 使用说明与注意事项 使用说明 请根据提供的电路图和资料，正确连接和使用C51单片机人体红外模块，以实现预期的功能。 注意事项 请确保按照电路图正确连接，避免短路或误操作。 在使用过程中，请遵守相关安全规定，确保人身与设备安全。
51单片机c源码-花样灯
11-26
51单片机c源码-花样灯
556页-图解金融数据安全监管与技术要求(1).pdf
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556页-图解金融数据安全监管与技术要求(1)
【提高晶格缩减(LR)辅助预编码中VP的性能】向量扰动(VP)预编码在下行链路中多用户通信系统中的应用（Matlab代码实现）
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【提高晶格缩减(LR)辅助预编码中VP的性能】向量扰动(VP)预编码在下行链路中多用户通信系统中的应用（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了向量扰动（VP）预编码在下行链路多用户通信系统中的应用，重点研究如何通过晶格缩减（LR）辅助预编码技术提升VP性能。文中结合Matlab代码实现，详细阐述了VP预编码的基本原理及其在多用户MIMO系统中的作用，分析了传统预编码方法存在的局限性，并引入晶格缩减算法以优化信号检测与干扰抑制，从而降低系统误码率、提高传输效率。此外，文档还提供了完整的仿真流程与代码示例，便于读者复现实验结果并深入理解关键技术细节。; 适合人群：具备通信工程、信息与信号处理等相关背景，熟悉Matlab编程，从事无线通信系统研究或学习的研究生、科研人员及工程师。; 使用场景及目标：①用于多用户MIMO系统中预编码算法的研究与性能优化；②帮助理解晶格缩减技术在信号检测中的应用；③通过Matlab仿真掌握VP预编码的实现方法，支持学术研究、论文复现与教学演示。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐段运行并分析仿真结果，重点关注LR辅助下VP预编码的性能增益，同时可扩展学习其他预编码技术如ZF、MMSE、BD等，以形成完整的多用户预编码知识体系。
一系列STC单片机范例程序
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提供了一系列STC单片机的范例程序，这些程序均使用C语言编写，涵盖了多个常见的应用场景和功能模块。通过这些范例程序，您可以快速了解和掌握STC单片机的基本操作和编程技巧。 主要内容 AD串口程序：展示了如何使用STC单片机的AD转换功能，并通过串口输出转换结果。 EEPROM程序：演示了如何读写STC单片机的EEPROM，实现数据的非易失性存储。 ISP读内部RC时钟及ID号：介绍了如何通过ISP（In-System Programming）读取单片机内部的RC时钟频率和ID号。 时钟中断程序：展示了如何配置和使用STC单片机的定时器中断，实现精确的时间控制。 端口测试程序：提供了多个端口测试程序，帮助您快速验证单片机的I/O端口功能。 优化编程思想：分享了一些在STC单片机编程中的优化技巧和思想，帮助您编写更高效、更可靠的代码。
upload-2025.11.26.zip
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upload-2025.11.26.zip
IOTGate-Java资源
最新发布
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JAVAnetty
基于C++与ROS的双机械臂协同控制系统：Gazebo仿真与UR10实体机器人集成开发实践
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本项目采用C++编程语言结合ROS框架构建了完整的双机械臂控制系统，实现了Gazebo仿真环境下的协同运动模拟，并完成了两台实体UR10工业机器人的联动控制。该毕业设计在答辩环节获得98分的优异成绩，所有程序代码均通过系统性调试验证，保证可直接部署运行。 系统架构包含三个核心模块：基于ROS通信架构的双臂协调控制器、Gazebo物理引擎下的动力学仿真环境、以及真实UR10机器人的硬件接口层。在仿真验证阶段，开发了双臂碰撞检测算法和轨迹规划模块，通过ROS控制包实现了末端执行器的同步轨迹跟踪。硬件集成方面，建立了基于TCP/IP协议的实时通信链路，解决了双机数据同步和运动指令分发等关键技术问题。 本资源适用于自动化、机械电子、人工智能等专业方向的课程实践，可作为高年级课程设计、毕业课题的重要参考案例。系统采用模块化设计理念，控制核心与硬件接口分离架构便于功能扩展，具备工程实践能力的学习者可在现有框架基础上进行二次开发，例如集成视觉感知模块或优化运动规划算法。 项目文档详细记录了环境配置流程、参数调试方法和实验验证数据，特别说明了双机协同作业时的时序同步解决方案。所有功能模块均提供完整的API接口说明，便于使用者快速理解系统架构并进行定制化修改。 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！
K型热电偶检测温度C语言程序
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此资源库包含了一个用于K型热电偶温度检测的C语言程序。K型热电偶是一种常用的温度传感器，它可以准确测量温度，并配合MAX6675芯片进行信号处理。本程序可以直接与单片机连接，用于传递温度信号。 程序特点 支持K型热电偶的温度检测 使用MAX6675芯片进行信号处理 提供与单片机的直接连接，方便传递温度信号 使用说明 将程序烧录到单片机中 将K型热电偶与MAX6675芯片连接 通过单片机的串口或其他通信接口获取温度信号
Flex4皮肤定制入门：SparkSkin与Skin解析
"Flex4的皮肤文档及demo适合初学者学习，主要讲解了Flex4中的皮肤定制，包括SparkSkin类和Skin类的使用，并提供了一个简单的SparkSkin示例代码。" 在Flex4开发中，皮肤（Skin）是改变UI组件外观的关键元素。本资源...
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