AS3常用代码整理及细节优化注意

STM32C8T6+AS608指纹模块实战:从接线到代码调试全流程避坑指南 本文提供了一份详尽的STM32C8T6驱动AS608指纹模块的实战指南,涵盖从硬件接线、串口通信协议解析到软件代码调试的全流程。重点解析了指纹录入、指纹识别和指纹删除等核心功能的实现步骤与常见错误码,并分享了提高识别率、降低功耗等高级调试技巧,旨在帮助开发者避开常见陷阱,快速构建稳定的指纹识别系统。 阅读详情

AS3常用代码整理

1  菱形.45度角地圖坐標計算公式

   菱形.x=(j-i)*W/2     菱形.y=(j+i)*H/2

 

2  DisplayObjectContainer 鼠标事件注意

 
   

DisplayObjectContainer继承了以下4个属性有时候很没必要,把他们false了会提升很多运算效率,特别对于Object超多的情 况下,鼠标动一  动,一冒泡,CPU马上高起来.
DisplayObject.mouseEnabled = false;
DisplayObject.tabEnabled = false;
DisplayObject.mouseChildren = false;
DisplayObject.tabChildren = false;

 

3  奇数,偶数 判断    奇数&1 = 0   偶数&1=1

 

4  图片与二进制及字符相互换化  用于在网络中发送与存储数据

       一:图片转字符

           过程:DisplayObject>bitmapData>ByteArray>Base64>String

           把图片转化为二进制或字符,使用AS3自带的JPEGEncoder和PNGEncoder,其中JPEG格式就算使用100%的品质在还原时还是

           失真得比较 严重.

           下面是把位图的bitmapData数据转化为二进制数据,再输出成字符串形式.

            var bitmapData:BitmapData = new BitmapData(image.width,image.height);             

            bitmapData.draw(image);//转 化为BitmapData数据        

            var encoder:PNGEncoder = new PNGEncoder();//也可以使用JPEG格式 new JPEGEncoder(100)      

            var bytes:ByteArray=encoder.encode(bitmapData);//转化为二进制数据        

            var Base64:Base64Encoder=new Base64Encoder;//将字符串或 ByteArray 编码为 Base64 编码的字符串。      

            var imageStr:String=Base64.toString();//输出为字符串  

       二:字符转图片

           过程:String>Base64>ByteArray>Bitmap>DisplayObject

           还原时,先使用Base64Decoder转为Base64编码的ByteArray,再用Loader对象来读取为Bitmap,完成还原过程.

           var spr:Sprite=new Sprite;   

           var Base64:Base64Decoder=new Base64Decoder;   

           Base64.decode(imageStr);//读取字符串   

           var bytes:ByteArray=Base64.toByteArray();//转化为ByteArray数据   

           var load:Loader=new Loader();   

           load.loadBytes(bytes);//读取 ByteArray   

           load.contentLoaderInfo.addEventListener(Event.COMPLETE, complete);   

           function complete(event:Event):void {   

                var bitMap:Bitmap=event.target.content as Bitmap;//读取 Bitmap   

                spr.addChild(bitMap);   

           }  
    

     5 SWF大小设置

         [SWF(width="760",height="650",backgroundColor="#BCCFDD",frameRate="24")]
     6 flex 获取浏览器地址
        private function getUrl():void{
                bm=BrowserManager.getInstance();
                bm.init(); 
                var str:String = bm.url;
                Alert.show(str);
         }
大疆航点飞行避坑指南:从CSV到KML,这些细节不注意航线就白做了 本文详细解析了大疆无人机航点飞行中从CSV到KML转换的全流程避坑指南,涵盖坐标格式校验、海拔高度基准选择、动作代码规范等关键细节,并提供Python脚本增强改造和智能分割策略,确保航线导入成功。适合需要精准航点飞行的用户参考。 阅读详情

相关推荐

从原理到实战:基于AS608的指纹识别模块全流程开发指南

生物识别技术通过提取人体唯一生物特征进行身份验证,其核心原理在于特征采集与模式匹配。指纹识别作为其中应用最广泛的技术之一,利用传感器获取指纹图像,通过预处理、特征提取生成数字模板,再与数据库进行相似度比对实现身份认证。这项技术在安全与便捷性上具有显著价值,广泛应用于智能门锁、考勤系统、移动设备等场景。本文以AS608光学指纹模块为例,深入解析其工作原理,并提供从硬件连接到代码实现的完整工程实践方案,涵盖指纹注册、1:N搜索等核心功能,并针对识别率优化、常见问题排查等热词进行详细探讨,为嵌入式开发者集成生物识

weixin_30580341的博客 595

AS3:NLP模型动态自选架构技术解析

在深度学习推理中,‘静态统一架构’常导致小任务资源浪费、大任务能力不足。动态架构选择(Dynamic Architecture Selection)作为一种新兴范式,通过输入驱动的可微分结构控制,实现计算路径、层数、宽度的实时适配,兼顾效率与精度。其核心依赖于梯度感知的门控机制、硬件友好的稀疏调度,以及端到端可训练的策略建模。该技术显著降低P99延迟与显存占用,已在客服分类、新闻摘要、多语种OCR等真实NLP服务中验证有效性,并正向CV、语音等序列建模任务扩展。AS3正是这一范式的代表性落地实践。

weixin_34326429的博客 327

基于deepseek本地模型的本地知识库构建

通过以上步骤,你已经成功构建了一个基于 AnythingLLM 和 LM Studio 的本地知识库。这个系统不仅能够高效地存储和检索知识,还能结合强大的语言模型生成准确的回答。你可以根据自己的需求进一步扩展和优化这个系统,比如增加更多的文档格式支持、优化检索算法等。

qq_30178745的博客 1381

AS 快捷键整理

某天比较无聊,徒手测试了这些Android Studio中默认的快捷键,希望对你有用,如有错误敬请告知~ Alt +  /   单行注释  多行注释 消除注释 Ctrl + A   选定所有内容 Ctrl + B   查看源码 Ctrl + C   复制指定内容 Ctrl + D   复制单行内容 Ctrl + E   打开最近的文件窗口

cloud_Z的专栏 711

从Transformer到蛋白质结构预测:手把手解读ESM系列模型的核心原理与实战价值

本文深入解析了ESM系列模型如何将Transformer架构创新应用于蛋白质结构预测,揭示了其从氨基酸序列到三维结构的高效预测机制。通过掩码语言模型预训练和注意力机制,ESM模型不仅捕捉蛋白质序列的远程相互作用,还在蛋白质工程改造、药物发现等领域展现出巨大实战价值,显著提升了结构预测速度和精度。

weixin_28744423的博客 318

从零实现高精度手势检测:OpenCV+MediaPipe模型移植实战(2)(附c++完整代码)

上篇已经介绍了手掌检测的方法。本章将在手掌检测的基础上,完成手指关节的检测。

qq_37160641的博客 2665

AS整理代码快捷键 ctl+alt+L

1.AS整理代码快捷键 ctl+alt+L 2.@Nullable//此注释表示所注释段落可以为空 3. 另外,监听系统开机广播也是需要声明权限的,可以看到,我们使用<uses-permission>标签又加入了一条android.permission.RECEIVE_BOOT_COMPLETED 权限。 转载于:https://www.cnblogs.com/...

weixin_34254823的博客 246

结构力学程序算法理论基础(一)————虚功原理

1.约束 定义约束:限制质点或者质点系运动的条件称为约束,表示这些限制条件的数学方程称为约束方程。 (1)几何约束 限制质点或者质点系在空间的几何位置的条件称为几何约束.如单摆,其中质点M可绕固定点O在平面Oxy内摆动,摆长为l.这时摆杆对质点的限制条件是:质点M必须在以点O为圆心,以l为半径的圆周上运动.其约束方程为: 又质点M在固定的曲面上运动,那么曲面方程就是质点M的约束方程,即 上...

l93919861的博客 4511

as 整理代码快捷键

马丹,挺好用的,就是记不住,好气Ctrl + alt + L

怪咖先森的博客 1万+

【OpenClaw从入门到精通】命令行操作指南——TUI模式高效管理OpenClaw(2026避坑版)

本文将详细介绍OpenClaw的命令行操作,重点介绍TUI(Text User Interface)模式的高效使用方法,以及在实际使用中需要避免的常见陷阱。通过本文的学习,你将掌握OpenClaw命令行的精髓,提升工作效率。

一键难忘的博客 1691

手把手教您如何在飞牛NAS上部署OpenClaw(Clawdbot/Moltbot)智能助手,接入钉钉,0成本使用(万字保姆级教程)

想在飞牛NAS上部署一个24小时待命的AI助手?🤖 本文手把手教您如何在飞牛NAS上部署一个完全免费的OpenClaw智能助手 ✅

XiaoqiangClub的博客 7229

AS中实用的快捷操作(一)

文中快捷键均为个人开发过程中使用频繁的方式 个人的项目类型和操作习惯不同产生使用差异,仅供参考 1.基本操作 Ctrl+C/V/S: 复制/粘贴/保存 2.代码整理 Ctrl+Alt+L: 快速格式化代码,这个使用极其频繁 写代码是不用管编写的格式,最后编写完快速格式很舒服 Ctrl+Alt+O : 快速删除不用的类包 很多人会代码中引用其他类包,但是后续代...

lanxiaohaibenben的博客 660

原理和代码解读:用Diffusion Models高清图像修复(Image Inpainting)

在最近的Diffusion Models应用中,Image Inpainting+ControlNet/Lora等工作在模特衣服生成、家居场景重建等场景中得到了广泛的应用。这篇博客主要介绍Diffusion Models如何在修复高清图像的。

沉迷单车的追风少年 2497

AS快捷键整理

Alt+回车 导入包,自动修正 Ctrl+N   查找类 Ctrl+Shift+N 查找文件 Ctrl+Alt+L  格式化代码 Ctrl+Alt+O 优化导入的类和包 Alt+Insert 生成代码(如get,set方法,构造函数等) Ctrl+E或者Alt+Shift+C  最近更改的代码 Ctrl+R 替换文本 Ctrl+F 查找文本 Ctrl+Shift+Space 自动

bear移动攻城狮的专栏 1万+

生存曲线绘制及图例标签添加(使用R语言)

数据应该包含两列:一个是表示个体生存时间的时间变量(通常称为"时间(time)“)和一个是表示个体是否发生事件(如死亡)的事件变量(通常称为"事件(event)”)。通过修改上述代码中的数据和参数,您可以根据自己的需求绘制生存曲线,并添加相应的图例信息和标签。生存曲线是在生存分析中常用的工具,用于描述一组个体随时间的存活概率。函数的第一个参数指定图例的位置,这里我们选择了右上角(“topright”)。包来进行生存曲线的绘制,并通过添加图例信息和标签来增强可视化效果。的数据框,包含这两列数据。

CyberXZ的博客 555

SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]

SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]

Flash AS3 性能优化注意点

http://hi.baidu.com/yyzz990/item/4f49840fbb810e8e03ce1b7c

c324779988的专栏 1012

复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文

答案分为十章,有部分习题没有答案,全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案

[Deep Learning] 深度学习中常用函数的整理与介绍(pytorch为例)

在PyTorch中,是均方误差(Mean Squared Error Loss)的实现,它是一种常用的损失函数,特别是在回归问题中。均方误差损失计算预测值与真实值之间差异的平方的平均值。这种损失函数的目标是最小化预测值与真实值之间的平方差。对异常值不敏感:与均方误差(MSE)损失相比,L1损失对异常值(outliers)的影响较小,因为它不平方误差。稀疏性:L1损失可以导致模型参数的稀疏性,即许多参数可能会变为零,这在某些情况下有助于特征选择。非光滑:L1损失函数在。

m0_54524462的博客 1524

温度PID控制PLC程序

温度PID稳定控制程序,适用于欧姆龙PLC,对其他PLC也具有很大参考价值

Data-Structures-and-Algorithm-Analysis-in-Java.pdf

作者: Weiss, Mark A. 出版社: Addison Wesley Data Structures and Algorithm Analysis in Java is an “advanced algorithms” book that fits between traditional CS2 and Algorithms Analysis courses. In the old ACM Curriculum Guidelines, this course was known as CS7. This text is for readers who want to learn good programming and algorithm analysis skills simultaneously so that they can develop such programs with the maximum amo...

告别手动格式转换:Copy as Markdown如何让你的网页内容整理效率提升300%

你是否曾经在整理网页内容时,为了将链接、图片或选中的文字转换为Markdown格式而反复手动输入那些繁琐的标记符号?每次复制网页链接都要手动写成`标题`,处理图片时更是头疼。这种重复劳动不仅浪费时间,还容易出错。今天,我要向你介绍一个能彻底改变你工作方式的浏览器扩展——Copy as Markdown,它将网页内容转换为Markdown的效率提升300%。 ## 痛点场景:当格式转换成为你的时间

gitblog_00097的博客 774

顶会最爱的注意力机制,我整理了2025最新魔改方案,高效涨点!

在人工智能领域,注意力机制模拟人类“选择性关注”的认知能力,使模型能够聚焦关键信息,从而提升任务表现,在计算机视觉、自然语言处理等方向展现出巨大潜力。传统CNN与RNN在建模长距离依赖方面存在局限,而注意力机制通过“动态权重分配”有效增强特征表达能力,成为Transformer及其变体的核心思想。当前研究正致力于解决其计算效率、局部与全局信息平衡、多模态融合等挑战,推动注意力机制向更轻量、更具泛化能力的方向发展。理解其内在逻辑,有助于把握深度学习的发展脉络,并加速实际应用落地。

2822

numpy、pandas内存优化操作整理

文章主要记录了一些作者在优化python模块内存时,对numpy/pandas库的一些调研与优化心得,供大家学习

专注技术分享 1341

STM32与AS608指纹考勤系统开发实战

嵌入式系统开发中,串口通信是连接硬件设备与上位机的基础技术。通过STM32微控制器与AS608指纹模块的协同工作,实现了高可靠性的指纹识别功能。这种硬件方案结合Qt开发的上位机软件,构建了完整的考勤管理系统,解决了传统IC卡易丢失、易代打的问题。系统采用分层架构设计,包含硬件驱动层、功能模块层和应用层,通过自定义通信协议确保数据传输可靠性。指纹识别技术在考勤管理、门禁系统等领域有广泛应用,本项目展示了如何将STM32嵌入式开发与Qt上位机开发有机结合,为物联网终端设备开发提供了实用参考。

weixin_42504649的博客 530

STM32F103寄存器开发实战:3*3矩阵键盘与5161as数码管的联动控制

本文详细介绍了STM32F103寄存器开发中3*3矩阵键盘与5161as数码管的联动控制方法。从硬件准备、电路设计到矩阵键盘扫描原理和数码管驱动技巧,提供了实战经验和调试心得,帮助开发者快速掌握STM32F103寄存器开发的核心技术。

ooo22的博客 214

注意力机制详解:从SE到多头自注意力,原理与代码实战

在深度学习领域,注意力机制已成为提升模型性能的关键技术,广泛应用于计算机视觉、自然语言处理及时间序列分析等任务。其核心思想是让网络动态聚焦于重要特征,本质是一种基于输入内容学习的特征加权与选择机制。从早期的SE通道注意力通过全局池化与全连接层实现通道重标定,到CBAM结合通道与空间维度进行混合注意力建模,再到多头自注意力通过Q、K、V机制捕捉序列内部复杂依赖,各类变体在不同场景下各具优势。注意力模块的即插即用特性使其成为模型优化的利器,尤其在目标检测(如YOLO)、轻量网络设计(如MobileNetV3)中

weixin_33806300的博客 498

MySQL 8.0 WITH AS (CTE) 详解:语法、递归查询与性能优化

在复杂SQL开发中,查询嵌套层次深、可读性差是常见痛点。公共表表达式(CTE)作为SQL标准中的一种命名临时结果集,通过WITH AS语法将复杂逻辑拆解为可复用的步骤,显著提升代码可维护性。其核心原理是让优化器根据成本决定物化或合并CTE,从而平衡重复计算与临时表开销。在MySQL 8.0中,CTE不仅支持递归查询,可处理组织架构、树形结构等层级数据,还能与窗口函数协同,完成多阶段排名、累计计算等复杂分析。本文从语法基础到性能边界,系统梳理了CTE的应用场景与优化技巧,帮助你写出更高效、清晰的SQL。

weixin_42552716的博客 236
上一篇: 水平垂直翻转MC
下一篇: flash 鼠标右键菜单设置
jamesjun
博客等级 码龄19年 25粉丝 33原创
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值