Flex开源项目

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Flex框架实战指南：入门到精通 本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：Flex，基于Adobe Flash技术的RIA开发框架，提供MXML和ActionScript两种编程语言用于用户界面布局和业务逻辑处理。学习资源包括Flex SDK、组件库、ActionScript 3.0、Adobe AIR以及BlazeDS/LiveCycle Data Services，涵盖从基础到高级主题的全方位知识。经典... 阅读详情

                    Flex开源项目

原文地址：http://www.cnblogs.com/analyzer/archive/2008/06/02/1212050.html

 

1. Flexbox
http://flexbox.mrinalwadhwa.com/
这是一位来自印度的flex开发者在07年2月份建立的flex组件库，里面也有不少好东西。

2. Flexlib
http://code.google.com/p/flexlib/
由Dougmccune等人建立的flex组件库，其中有不少实用的组件。

3.SpringGraph Flex Component
http://mark-shepherd.com/blog/springgraph-flex-component/
非常酷的拓扑关系组件！

4.Flex Visual Graph Library
http://code.google.com/p/flexvizgraphlib/
又一个拓扑图形展示的类库，动态效果那叫“惊艳”!
该项目的讨论组:
http://groups.google.com/group/flexvizgraphlib

5. Open Source Framework for Flex / Flash & AIR(Apollo)
http://code.google.com/p/advancedflex/
The Advanced Flex project is open source Libraries & Framework for Adobe Flex & Flash developer. This is the framework written in AS3.0 & MXML for Flex & Flash & AIR(Apollo).

看起来里面涉及到了AOP及debugger等内容，有时间要好好看看了。

6. Open Source Flex Component: TreeMap
http://www.zeuslabs.us/2007/11/14/open-source-flex-component-treemap/

7. FlexMDI
http://code.google.com/p/flexmdi/
主要解决多窗口应用生成的问题，全名叫做：Flex Multiple Document Interface ，效果很不错，对于做基于窗口的应用来说是个好的起点。

8. 反射组件类reflexutil
http://code.google.com/p/reflexutil/
这是作者的博客：
http://blog.deconcept.com/

9. 对象处理器flex-object-handles
http://code.google.com/p/flex-object-handles/
作者对该组件的介绍：
http://rogue-development.com/objectHandles.xml
WIKI:
http://code.google.com/p/flex-object-handles/wiki/ObjectHandlesUsage
功能是很强大，不过要想自己使用，还需修改一番！

10.CheckboxTree和Carousel组件
http://giles.roadnight.name/components.cfm
都有演示和源码！

11.Flex拖拽库
http://code.google.com/p/flex-drag-n-drop-lib/
新鲜出炉的类库，太棒了，以后做拖拽处理就方便多了！

12. birdeye

http://code.google.com/p/birdeye/

该项目是一个比较庞大的项目涉及数据可视化的多个方面：
关系分析展示：
Relational Analysis (RaVis)
空间信息分析展示：
GeoSpatial Analysis (GeoVis)
数值分析展示：
Quantitative Analysis (QaVis)
历史数据分析
Temporal Analysis (TaVis)
变形类库：
General Utility (GuVis)

13.antennae
http://code.google.com/p/antennae/
基于ant的Flex工程编译模版，内置FlexUnit等测试工具，很强大的说。

14.Degrafa:声明式的图形描述框架
官方网站：
http://www.degrafa.com/
googlecode:
http://code.google.com/p/degrafa/
演示：
http://samples.degrafa.com/
个人还是喜欢用AS3和flashIDE来绘图，不太喜欢这个东西。不过这可框架有专门的组织来推动，似乎前景不错！

15.openflux
号称是 an open-source Flex component framework which allows developers to create radically new and custom Flex components，似乎是基于下一代Flex组件标准，但是目前还没看到更多的东西。只有这个：
http://www.bobjim.com/2008/04/04/updated-plexiglass-openflux-3d-example/
该项目的GoogleCode：
http://code.google.com/p/openflux/

16.FlexReport
http://code.google.com/p/flexreport/
作者博客：
http://www.kemelyon.com/bts/
一个开源的客户端报表生成组件，目前唯一不足的是不能消除字体的锯齿问题，不过只要不放大字体，应该没问题

********************************************************************************************
AS3开源项目

1.Flex/Actionscript Math Library
http://code.google.com/p/as3mathlib/
The Flex/Actionscript Math Library (as3mathlib) is intended to provide a rudimentary numerical analysis toolkit for the Actionscript/Flex programming environment.

一个很不错的基础项目，不过看起来还没有完成：This library has just been converted from Actionscript 2 to Actionscript 3. It is not ready for general use.

2.ActionScript 3.0 library for several basic utilities
http://code.google.com/p/as3corelib/
AS3核心类库，里面有包括加密、图形文件编码等等类库。

3.alivepdf
http://code.google.com/p/alivepdf/
是一个Open-source AS3 PDF library，目的在于将flash内容转为pdf文件信息，通过后台程序来生成pdf文件。

4.Tweener
http://code.google.com/p/tweener/
A class for creating tweens in actionscript 2 and 3 - because there’s infinity between 0 and 1.

5.ActionScript 3 libraries for interactive visualizations on the web
http://flare.prefuse.org/
刚(10.22.2007)发布的数据可视化工具包，目前alpha版，不过有不少亮点了，很有希望。

6.Dependency injection / Inversion of control container for ActionScript 3, Flash 9, and Flex 2
http://code.google.com/p/di-as3/

7.as3ds
http://code.google.com/p/as3ds/
AS3 Data Structures For Game Developers

以前记得这个好像是收费的，现在看起来没限制的使用了。

8.Pulse粒子系统

作者对该系统的介绍：
http://www.rogue-development.com/pulseParticles.html

Google code:
http://code.google.com/p/pulse-particle/

演示地址：
http://rogue-development.com/pulse/explorer/

9.AS3 GIF Player Class
http://www.bytearray.org/?p=95
GoogleCode:
http://code.google.com/p/as3gif/

10.AS3的物理引擎(ActionScript 3 Physics Engines)
http://henryjones.us/articles/actionscript-3-physics-engines

11. 数据可视化类库Prefuse
http://flare.prefuse.org/
the flare visualization toolkit:ActionScript 3 libraries for interactive visualizations on the web.

12.文档解析类库：vanrijkom-flashlibs
http://code.google.com/p/vanrijkom-flashlibs/

其中最有用的可能是地图文件和3D文件的解析类库了！

13.MinimalComps: Minimal AS3 UI Component Set
http://www.bit-101.com/blog/?p=1126

14.GoogleMap Flash Interface
http://code.google.com/p/google-maps-flash-interface/
可惜的是written in ActionScript 2，不过应该有借鉴意义。

15.ScaleBitmap : 9-slice bitmap class
http://www.bytearray.org/?p=118
一个缩放位图的类，很有用！

16.开源AS3即时通讯类库XIFF
http://www.igniterealtime.org/projects/xiff/

17.另一粒子系统Flint Particle system
http://flintparticles.org/

18.as3httpclientlib
An HTTP/HTTPS client library for Actionscript 3.
http://code.google.com/p/as3httpclientlib/

19.AS3 Cryptography Library
http://crypto.hurlant.com/

******************************************************************************
AS33D项目

1. PV3D

虽然该项目发布不长时间，但是它已经名声远扬了，遗憾的是这段时间它的官方博客不能访问了，只能访问它其他网站：
Google code
http://code.google.com/p/papervision3d/
Wiki
http://wiki.papervision3d.org/
John Grden
http://www.rockonflash.com/blog/

2. away3D:

官方网站：
http://www.away3d.com/

google code:
http://code.google.com/p/away3d/

同pv3d一样，是基于actionscript 3的flash3D引擎：
Away3D is a realtime 3d engine for flash in actionscript 3, originally derived from Papervision3D

************************************************************************************
与JS相关类库

1.SWFAddress
http://www.asual.com/swfaddress/
项目地址：
http://sourceforge.net/projects/swfaddress

SWFAddress is a small, but powerful library that provides deep linking for Flash and Ajax. It’s a developer tool, allowing creation of unique virtual URLs that can point to a website section or an application state. SWFAddress enables a number of important capabilities which are missing in today’s rich web technologies

该类库解决了swf的难题，深度链接，也是flex3的一个重要特色，值得关注！

2. 不可不提的swfobject
http://code.google.com/p/swfobject/
SWFObject is an easy-to-use and standards-friendly method to embed Flash content, which utilizes one small JavaScript file

3.HTMLWrapper
http://code.google.com/p/htmlwrapper
Motion & Color Inc. today open-sourced a public beta version of
Wrapper, formerly used for closed-sourced projects. Wrapper is a
cross-browser compliant HTML/CSS rendering engine written in
ActionScript that sits on top of your standards compliant HTML page.
Wrapper eliminates cross-browser issues and makes integrating
ActionScript and HTML/CSS projects possible without needing to
compile. Wrapper will be available free from

***********************************************************************************
企业级组件库

1.YahooFlex/Flash组件ASTRA Galore

ASTRA Galore: New Flash and Flex Components
http://www.yswfblog.com/blog/2008/01/30/astra-galore-new-flash-and-flex-components/
官方的话是这么说的：
Our ASTRA library of components has just been updated with three new Flash components and seven (yeah, we are serious about this) new Flex components, as well as some important updates to the existing ones.

Yahoo，真棒！

***********************************************************************************
ROR与Flex相关类库

1.The Ruby on Rails RIA SDK by Adobe
http://code.google.com/p/rubyonrails-ria-sdk-by-adobe/

2. as3Stomp - Project site and source code
http://flexonrails.net/?p=99
该项目在Googlecode地址：
as3-stomp
This library is an actionscript 3 implementation of the Stomp protocol. It enables communication between Flash or Flex and any Stomp broker.

It has been primarily designed to work with Apache ActiveMQ.
*************************************************************************************
测试类库

1. 使用FlexUnit
http://www.adobe.com/devnet/flex/articles/unit_testing.html
http://code.google.com/p/as3flexunitlib/

2. 可视化Flex单元测试框架visualflexunit：
Announcing Visual FlexUnit - A Visual Testing Extension for FlexUnit

该项目的home page在google code。
作者Douglas McCarroll与合作公司Allurent共同建立了这个项目，并开源供大家使用。
**************************************************************
FlexMap组件
1. uMap（免费）
homepage:
http://www.afcomponents.com/components/umap_as3/
demos:
http://ccgi.arutherford.plus.com/website/flex/UMap/UMapFlexDemo/
mouseover to triangle to show picture:
http://ccgi.arutherford.plus.com/website/flex/modestmaps/sampleCCTV/

2.modesMap（开源）
homepage:
http://modestmaps.com/
demos:
http://modestmaps.com/example.html
http://modestmaps.com/tutorial-actransit/actransit.html

************************************************************************

Flex框架类库

1、针对Cairngorm的扩展框架：Flexcairngoam

http://code.google.com/p/flexcairngorm/

Adobe官方的cairngorm框架早就被人们诟病，这次这个非官方的补充，看来是个容易让人接受的框架了！

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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