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最新推荐文章于 2025-12-05 11:26:39 发布
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#flash #flex #actionscript #adobe #sqlserver #asp.net

本文汇总了国内外多位专家关于Flex技术的博客资源，包括Adobe产品经理、资深程序员及各领域专业人士的分享，涉及Flex SDK、ActionScript 3.0等内容。

国外：
1、Flex SDK的产品经理Deepa：http://iamdeepa.com/blog
2、一个二十年code龄的老程序员，Zoodles的创建者，Michael Portuesi：http://digitaldumptruck.jotabout.com
3、James Ward，First Steps in Flex作者：http://www.jamesward.com/
4、Flex+.net的著名博客：http://blog.shrefler.net/
5、essential actionscript 3.0的作者！应该是megaphone的一个开发者：http://www.moock.org/blog/
6、一个同时关注flex和iphone相关技术的博客：http://www.uza.lt/
7、Lee Brimelow，adobe的平台传道士：http://blog.theflashblog.com/

国内：
1、黑羽：http://www.kingda.org/
2、杜增强：http://www.duzengqiang.com/blog/default.asp
3、Yboy的博客：http://riaoo.com/
4、马鉴 (Zerlot Ma, 七月)：http://www.7yue.com/
5、马鉴推荐的adobe传教士，关注于交互式设计，用户体验设计，RIA设计工具协作和工作流：http://jamesli.cn/blog/
6、ADOBE中国工程师jinni（曹金明）：http://swfever.com
7、惠普刘磊，从事FLASH原型开发：http://www.jimmy.sh/
8、Intel-陈士凯，软件工程师，电子艺术家。曾开发内置AS1.0在线解析器的WebOS原型系统：http://www.csksoft.net/blog/
9、Mikel，专注于C#,Java,ASP.Net,Flash,Flex,SQLServer 开发技术的博客：http://www.mikel.cn/
10、dengjie的博客，QQ的人：http://www.dengjie.com/
11、N神AS研究所：http://www.nshen.net/blog/
12、研究Flash技术以及与Java等服务端数据交换接口：http://www.klstudio.com/
13、Super Flex:http://gain-loss.org/
14、达达，曾供职于淘宝网的UED团队，现处于创业阶段：http://www.isdada.com/
15、王成：http://wangcheng.javaeye.com/
16、郭少瑞(Neo Guo)，RIAMeeting开发者社区管理员：http://www.richbox.net/blog/
17、猫粮：http://www.xflex.cn/blog/

组织：
1、腾讯flash开发者：http://flashteam.tencent.com/

 

转自http://blog.sina.com.cn/flashgod

关于flex的资料
在你最感兴趣的事物上，隐藏着你人生的秘密
06-26 1万+
====Adobe官方==== Adobe  :  http://www.adobe.com/cn/ Adobe: Flex 4 beta in a Week  :  http://www.adobe.com/devnet/flex/videotraining/flex4beta/ Adobe Cookbooks  :  http://cookbooks.adobe.com/home
为什么你应该（从现在开始就）写博客
ViVi.Geek的分享
04-13 461
（一）为什么你应该（从现在开始就）写博客 用一句话来说就是，写一个博客有很多好处，却没有任何明显的坏处。（阿灵顿的情况属于例外，而非常态，就像不能拿抽烟活到一百岁的英国老太太的个例来反驳抽烟对健康的极大损伤一样） 让我说得更明确一点：用博客的形式来记录下你有价值的思考，会带来很多好处，却没有任何明显的坏处。Note：碎碎念不算思考、心情琐记不算思考、唠唠叨叨也不算思考、没话找话也不
[BetterExplained]为什么你应该（从现在开始就）写博客
houkunpeng2012的专栏
03-11 546
[BetterExplained]为什么你应该（从现在开始就）写博客 BY  刘未鹏  – FEBRUARY 15, 2009POSTED IN: 学习方法, 思维改变生活 （一）为什么你应该（从现在开始就）写博客 用一句话来说就是，写一个博客有很多好处，却没有任何明显的坏处。（阿灵顿的情况属于例外，而非常态，就像不能拿抽烟活到一百岁的英国老太太的个例来反驳抽烟对健康
flex相关文献
secondniu的博客
01-03 5298
====Adobe官方==== Adobe  :  http://www.adobe.com/cn/ Adobe: Flex 4 beta in a Week  :  http://www.adobe.com/devnet/flex/videotraining/flex4beta/ Adobe Cookbooks  :  http://cookbooks.adobe.com/home
为什么你应该从现在开始写技术博客？
omyyal的专栏
05-09 481
（一）为什么你应该（从现在开始就）写博客 用一句话来说就是，写一个博客有很多好处，却没有任何明显的坏处。（阿灵顿的情况属于例外，而非常态，就像不能拿抽烟活到一百岁的英国老太太的个例来反驳抽烟对健康的极大损伤一样）让我说得更明确一点：用博客的形式来记录下你有价值的思考，会带来很多好处，却没有任何明显的坏处。Note：碎碎念不算思考、心情琐记不算思考、唠唠叨叨也不算思考、没话找话也不算思考
关于博客有关的（转帖）
tiantian6036的专栏
01-22 521
        这边文章有一定的价值。       （一）为什么你应该（从现在开始就）写博客 用一句话来说就是，写一个博客有很多好处，却没有任何明显的坏处。（阿灵顿的情况属于例外，而非常态，就像不能拿抽烟活到一百岁的英国老太太的个例来反驳抽烟对健康的极大损伤一样）让我说得更明确一点：用博客的形式来记录下你有价值的思考，会带来很多好处，却没有任何明显的坏处。Note：碎碎念不算思考、心情
刘未鹏：为什么你应该(从现在开始就)写博客
xindoo
03-01 3004
今天转载一篇刘未鹏10多年前的一篇博客《为什么你应该(从现在开始就)写博客》，我觉得总结的非常好，上大学的时候我就看过了，因为这篇博客所以我从13年开始坚持写博客。刘未鹏最近博客也不更了，可能他的博客慢慢就沉下去了，但我觉得他很多优质的内容不能沉，就比如这篇文章，我觉得很适合初入优快云、刚开始学技术的同学，所以特此转载一次。 原文地址http://mindhacks.cn/2009/02/1...
[深度思考]·《暗时间》：为什么你应该（从现在开始就）写博客（转）
简明AI工作室
05-08 452
[深度思考]·《暗时间》：为什么你应该（从现在开始就）写博客（转） 转自刘未鹏大佬的博客 （一）为什么你应该（从现在开始就）写博客 用一句话来说就是，写一个博客有很多好处，却没有任何明显的坏处。（阿灵顿的情况属于例外，而非常态，就像不能拿抽烟活到一百岁的英国老太太的个例来反驳抽烟对健康的极大损伤一样） 让我说得更明确一点：用博客的形式来记录下你有价值的思考，会带来很多好处，却没有任何明显的...
刘未鹏：为什么你从现在开始就应该写博客
vrhaiyun的专栏
05-07 5031
用一句话来说就是，写一个博客有很多好处，却没有任何明显的坏处。     让我说得更明确一点：用博客的形式来记录下你有价值的思考，会带来很多好处，却没有任何明显的坏处。Note：碎碎念不算思考、心情琐记不算思考、唠唠叨叨也不算思考、没话找话也不算思考，请以此类推。       下面是我个人认为写一个长期的价值博客的最大的几点好处：       1. 能够交到很多志同道合
老罗2011提到的所有书（中英文）.rar
12-10
罗永浩，教师，牛博网创始人，老罗英语培训创始人，著有《我的奋斗》一书。高中辍学，曾经摆地摊、开羊肉串店、倒卖药材、做期货、销售电脑配件、从事文学创作。 2001年至2006年在北京新东方学校任教，由于教学风格...
如何成为真正的PPT高手-3.pdf
04-06
1. **牛人牛博资源共享**：关注行业内的专家博主，学习他们的经验和技巧。 2. **在线课程与教程**：利用网络资源，如视频教程、电子书等，不断提升自己的PPT制作水平。 总之，成为一名真正的PPT高手并非一蹴而就的...
不一样的励志书——《我的奋斗》.docx
02-26
综上所述，《我的奋斗》一书虽非直接与IT技术相关，但从主人公的经历中我们可以窥见信息技术发展对于教育方式、个人成长路径以及创业模式等方面带来的深刻影响。通过对这些方面的深入探讨，不仅能帮助读者更好地理解...
【可信平台】--批号产生耗用，重新推送入库、领料和出库
会者定离，一期一祈
04-06 866
W200251132023010600002、W200274762023010600196已经产生耗用，所以入库、领料、出库数据需要重新推送一次早上申工说，红色的4个批次平台没有同步记录，就不要同步了。黄色的两个批次W200251132023010600002、W200274762023010600196已经产生耗用，所以入库、领料、出库数据需要重新推送一次。我问他什么是耗用？他回我，投料了，但是没有入库和出库。我在MES里查看了一下：入库出库可以看到入库和出库数据都有。
Adobe Media Encoder 2025，音视频转换专业软件，安装教程
2501_94233638的博客
11-22 416
Adobe Media Encoder 2025 是 Adobe 创意云套件中的核心音视频编码与输出工具，常作为 Premiere Pro、After Effects 等软件的 “导出后端”，适配影视后期、自媒体创作等多场景。该版本通过多次迭代更新，在硬件适配、格式兼容、智能功能和工作流效率上均有显著升级。硬件加速持续升级，编码效率大幅提升该版本针对不同硬件架构和格式持续强化加速能力，适配各类高性能创作需求。
Adobe国际认证通过考试了~
2401_89784926的博客
11-21 178
可以选择在Adobe官 方授权机构报名，949一科，包含【考试报名 + 课程视频 + 练习资料 + 纸质证书 + 1 次补考 + 考试裙答疑】，比官网省几百，服务还更全。每个月安排两场考试，一次是在月中，一次是在月末，一般在上午10点或者下午两点开考，每个科目系统开放时间是90分钟，考试时间是50分钟。报名交沸→绑定课程→提交报名表→进入考试裙答疑→复习备考→注册考试账号→预 约考试→浏览注意事项→正式考试→查看成绩→查询电子证书。2、职场初级设计师（平面/电商/UI/新媒体方向）
【修复miracast协商失败问题】
最新发布
weixin_40146547的博客
12-05 520
两者结合使用，能够显著提高首次 P2P 连接的成功率。查看是否有必要在接收时设置，或者应该在发送前统一设置。: 约第 7536-7539 行。: 约第 912-915 行。
【修复miracast连接兼容性问题，优化信道协商流程】
weixin_40146547的博客
12-05 766
提高 Miracast 连接在不同手机/PC 设备上的兼容性和成功率。
【ASP.NET进阶】Controller 层 Action 核心：异步 Action（async Task）全解析
William_cl的博客
12-01 998
异步方法必须以 Async 结尾（如 GetOrdersAsync、SaveChangesAsync），便于团队协作和代码阅读；单个异步任务：直接 try-catch 捕获异常；并行任务：捕获 AggregateException，遍历 InnerExceptions 处理每个任务的异常；独立的异步任务用 Task.WhenAll 并行执行，关联任务串行 await；异步方法中使用 using 语句释放资源（如 SqlConnection、HttpClient），确保资源及时回收；
(tensor([3, 4]), tensor([1111, 4])) tensor([[1., 1.], [1., 1.]], requires_grad=True) (tensor([1111, 4]), tensor([1111, 4])) tensor(4., grad_fn=<SumBackward0>) torch.Size([2, 2]) --------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[27], line 1 ----> 1 scalar.item() ValueError: only one element tensors can be converted to Python scalars (tensor([2]), tensor([[1., 2.], [3., 4.]])) (torch.Size([1]), torch.Size([2, 2])) --------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[29], line 2 1 # 只有一个元素的tensor也可以调用`tensor.item()` ----> 2 tensor.item(), scalar.item() ValueError: only one element tensors can be converted to Python scalars tensor(3) <SumBackward0 at 0x268464a44c0> tensor([[1., 1.], [1., 1.]]) 让牛博看看你滴牛牛: 1.12.0+cpu --------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[65], line 4 1 # 构建 5x3 矩阵，只是分配了空间，未初始化 2 x = t.Tensor(5, 3) ----> 4 x = t.Tensor([[1,2],[3,4,5]]) 5 x ValueError: expected sequence of length 2 at dim 1 (got 3)
03-10
<think>好的，我现在需要解决用户在PyTorch中遇到的ValueError问题，错误信息是“only one element tensors can be converted to Python scalars”。首先，我应该回忆一下这个错误的常见原因。根据用户提供的引用资料，这个问题通常出现在尝试将包含多个元素的张量转换为Python标量时，比如直接使用int()或float()转换，而没有正确提取单个元素。 接下来，我需要整理解决方法。用户提到的引用[2]中指出，如果张量只有一个元素，可以使用.item()方法。这时候可能需要分情况讨论：当张量确实只有一个元素时，使用.item()是合适的；但如果张量有多个元素，用户可能需要检查代码逻辑，确认是否需要提取特定元素或者调整处理方式。 此外，用户可能没有正确理解张量的形状，所以需要提醒他们检查张量的形状，使用.shape属性。可能还需要提到其他相关方法，比如.tolist()或者索引访问，以应对不同情况。 然后，我需要考虑生成相关问题。这些问题应该围绕错误的不同原因和解决方法展开，比如如何正确转换、处理多个元素的情况、检查张量形状的方法，以及常见的触发场景。 最后，要确保回答结构清晰，分点说明解决方法，并给出示例代码，这样用户能一步步理解和操作。同时，引用提供的资料来支持解决方法，增加可信度。</think>### 解答：解决PyTorch中的`ValueError: only one element tensors can be converted to Python scalars` 该错误通常发生在尝试将包含多个元素的张量（Tensor）直接转换为Python标量（如整数或浮点数）时。以下是具体原因和解决方法： --- #### **1. 错误原因分析** - **直接转换多元素张量**：例如使用`int(tensor)`或`float(tensor)`时，若张量包含多个元素，会触发此错误。 - **未正确提取标量值**：即使张量只有一个元素，若未显式提取其值，也可能因张量维度问题导致错误。 --- #### **2. 解决方法** ##### **(1) 使用`.item()`提取单个元素值** 如果张量**仅包含一个元素**，应使用`.item()`方法将其转换为Python标量： ```python import torch tensor = torch.tensor([42]) # 单元素张量 scalar = tensor.item() # 正确转换为标量 print(scalar) # 输出: 42 ``` ##### **(2) 处理多元素张量** 若张量包含**多个元素**，需明确操作逻辑： - **提取特定元素**：通过索引访问单个元素后再转换： ```python tensor = torch.tensor([1, 2, 3]) scalar = tensor[0].item() # 提取第一个元素 ``` - **转换为列表**：使用`.tolist()`将张量整体转为Python列表： ```python tensor = torch.tensor([1, 2, 3]) list_data = tensor.tolist() # 转为列表 [1, 2, 3] ``` ##### **(3) 检查张量形状** 使用`.shape`属性确认张量维度，确保操作对象是单元素张量： ```python tensor = torch.tensor(42) print(tensor.shape) # 输出: torch.Size([])，表示零维张量（标量） tensor = torch.tensor([42]) print(tensor.shape) # 输出: torch.Size([1])，需用.item()转换 ``` --- #### **3. 常见触发场景与修复** - **场景1**：计算损失函数时直接取标量： ```python loss = torch.tensor([0.5]) # 错误写法：float_loss = float(loss) float_loss = loss.item() # 正确写法 ``` - **场景2**：索引访问多维张量时未降维： ```python tensor = torch.randn(2, 2) # 错误写法：value = int(tensor[0]) value = tensor[0, 0].item() # 正确提取单个元素 ``` --- #### **4. 扩展：数据类型转换** 若需转换张量数据类型（如`int`转`float`），使用`.to()`方法： ```python tensor = torch.tensor(42, dtype=torch.int32) float_tensor = tensor.to(dtype=torch.float32) # 转为浮点型张量 ``` ---
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