RSL--Flex swf 御用减肥专家

本文介绍如何通过使用RSL(运行时组件共享库)来减少Flex项目的文件大小。通过在FlexBuilder中设置并启用RSL,可以使同域项目共享资源,从而降低SWF文件的体积。文章详细说明了配置过程及注意事项。

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RSL ( Runtime Shared Library )——运行时组件共享库,用就是使同域里的项目可共享资源,这样可以节省项目的档案大小,易切割、易搬运、易分享组件库项目与组件库可分开开发 .如下图:
Flex-RSL
下面用图文的方式展示在Flex Builder中使用RSL给Project减肥的步骤。首先来看看减肥之前的”体重”:2009-09-07_153250

如上图所示:bookForm.swf 大小为461KB,EPortal.swf大小为482KB,接着来到Flex Buidler,在工程上点右键,选Properties,接着来到Flex Build Path面板中,看Library Path,在Framework linkage后选择使用Runtime Shared Library(RSL).这时候给Flex lib加入RSL,然后在Build Path Libraries中能看到framework.swc中出现RSL URL:framework_3.2.0.3958.swz(注:本人使用的Flex SDK版本为3.2.0.3958),选中后进行编辑查看,流程如下图所标示:
2009-09-07_153933

打开后,确认Deployment path中是否已有这两项:framework_3.2.0.3958.swz,framework_3.2.0.3958.swf。如果没有的话点add按钮添加进去。然后,一路OK,OK到最后。

2009-09-07_154616

OK都点完了,Flex Builder会进行编译工作,等它编译完了,就可以来到文件夹查看效果了:

2009-09-07_155240呵呵,明显的,bookForm.swf和EPortal.swf已经产生了质的飞越~不过同时应该注意,RSL虽然能给swf减肥,但同时也给工程载入了两个文件:framework_3.2.0.3958.swz,framework_3.2.0.3958.swf。我们在实际应用中,应该考量比较应用RSL前后的大小状况,然后再选择是否使用RSL.

此外,RSL同时支持字型定义共享库,应用中对共享应用的部分您自行归纳整理一些常用的数据、函式、类别、接口…等。

 

本文转自:http://www.8only.cn/archives/160

05-27
### RSL-RL 技术文档与实现方法 RSL RL 是一个专为 GPU 运行优化的强化学习框架,其核心目标在于提供高效且易于使用的 PPO(Proximal Policy Optimization)算法实现[^1]。以下是关于 RSL-RL 的技术细节和实现方法: #### 1. **框架概述** RSL RL 基于 NVIDIA 提供的 rl-pytorch 库构建,并进一步扩展了功能以适应更广泛的强化学习需求。当前主要实现了 PPO 算法,但在 algorithms 分支中还提供了其他多种算法的支持,例如 SAC(Soft Actor-Critic)、DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)以及 DSAC 等[^1]。 #### 2. **依赖项与安装** 为了使用 RSL RL,需确保具备以下条件: - 安装有 CUDA 和 cuDNN 支持的 NVIDIA GPU。 - 使用 Isaac Gym 或类似的模拟器作为环境支持。 具体安装指南通常可以在官方 GitHub 页面找到,或者通过相关论文和技术博客获取更多信息。 #### 3. **实现方式** RSL RL 的实现围绕以下几个方面展开: - **并行化计算**:充分利用 GPU 并行特性加速训练过程。 - **模块化设计**:将不同部分解耦以便灵活调整参数设置或替换特定组件。 - **可扩展性**:允许轻松添加新的算法或其他改进措施。 下面展示了一个简单的 PPO 训练脚本示例: ```python import torch from rsl_rl.algorithms import PPO # 初始化配置 config = { 'learning_rate': 3e-4, 'clip_param': 0.2, } # 加载环境 env = ... # 自定义环境加载逻辑 # 创建 PPO 模型实例 ppo_model = PPO(env.observation_space, env.action_space, config) # 开始训练循环 for epoch in range(num_epochs): obs = env.reset() rewards = [] while True: action, log_prob = ppo_model.select_action(obs) next_obs, reward, done, _ = env.step(action) ppo_model.store_transition(obs, action, log_prob, reward, done) obs = next_obs if done: break ppo_model.update() # 更新网络权重 ``` 此
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