FLEX实践:主应用程序、MODULE、COMPONENT组合

本文介绍如何在Flex主应用程序中调用MODULE,并在MODULE中使用COMPONENT。通过具体步骤和代码示例展示了创建组件、模块及主应用的过程,同时介绍了两种加载模块的方法。

本次实践主要是记录下如何在FLEX主应用程序中调用一个MODULE,而在MODULE中调用COMPONENT。

在开始之前先来简单谈谈MODULE这个概念

 

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    以下内容来自网上


模块(Module)开发的优点自不待说。Flex Project中建立多个Application,并不能减少主文件swf的体积,可能还会增加。Module是编译进另一个swf实体,自然减少了主 swf的体积。BTW,在创建Module时,注意选择关联的主swf,这可以使Module减肥不少,原理不再絮叨。


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下面开始完成这次实践吧

 

1)创建myComponent/LoginComponent.mxml

 

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<mx:Canvas xmlns:mx="http://www.adobe.com/2006/mxml" width="344" height="208" backgroundColor="#F3E8BA">
  <mx:Script>
  <![CDATA[
    import mx.controls.Alert;
    private function getUserName():void{
        Alert.show(username.text);
    }
  ]]>
  </mx:Script>
    <mx:TextInput x="92" y="45" id="username"/>
    <mx:Button x="126" y="105" label="Show Name" click="getUserName()"/>
   
</mx:Canvas>

 

2)创建ModuleTest.mxml

 

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<mx:Module xmlns:mx="http://www.adobe.com/2006/mxml" layout="absolute"
    width="530" height="394" backgroundColor="#F5BFBF" xmlns:mp="myComponent.*">
    <mp:LoginComponent x="93" y="67"/>
</mx:Module>

 

 3)编译ModuleTest.mxml

在命令行CMD进入后输入  mxmlc ModuleTest.mxml (这里要写上ModuleTest.mxml的绝对路径 )

 

4)创建 Main.mxml 主应用程序


<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<mx:Application xmlns:mx="http://www.adobe.com/2006/mxml" layout="absolute">
<mx:Style source="CssTest.css" />
 <mx:Script>
    <![CDATA[
   
    //利用ModuleLoader加载模块
    public function addMod():void{
        mod1.url="ModuleTest.swf";//url指向modOne.mxml
        mod1.loadModule();//发出指令调用模块
    }
    ]]>
</mx:Script>

<mx:panel>
                <mx:ModuleLoader x="409" y="76" url="ModuleTest.swf"/>
                <mx:ModuleLoader x="409" y="110" id="mod1"/>
                <mx:Button x="918" y="499" label="Add Module" click="addMod()"/>
    </mx:panel>

</mx:Application>

 

注:本例中尝试了两种方法载入module

  <mx:ModuleLoader x="409" y="76" url="ModuleTest.swf"/> 是直接载入MODULE


  <mx:ModuleLoader x="409" y="110" id="mod1"/>
  <mx:Button x="918" y="499" label="Add Module" click="addMod()"/> 则是通过接口方式来载入MODULE

 


基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 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!
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