flex+lcds与Java通信实例

本文介绍了如何在web.xml中配置LCDS (LiveCycle Data Services) 的基本设置,并展示了如何通过services-config.xml文件定义服务及通道。此外,还提供了一个使用MXML编写的简单登录界面示例,该示例利用了RemoteObject组件与后端进行交互。
1、web.xml中配置lcds

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

<!DOCTYPE web-app PUBLIC "-//Sun Microsystems, Inc.//DTD Web Application 2.3//EN" "http://java.sun.com/dtd/web-app_2_3.dtd">

<web-app>
<display-name>flcds</display-name>
<description>my flcds</description>

<!-- Http Flex Session attribute and binding listener support -->
<listener>
<listener-class>flex.messaging.HttpFlexSession</listener-class>
</listener>

<!-- MessageBroker Servlet -->
<servlet>
<servlet-name>MessageBrokerServlet</servlet-name>
<display-name>MessageBrokerServlet</display-name>
<servlet-class>flex.messaging.MessageBrokerServlet</servlet-class>
<init-param>
<param-name>services.configuration.file</param-name>
<param-value>/WEB-INF/flex/services-config.xml</param-value>
</init-param>
<load-on-startup>1</load-on-startup>
</servlet>

<servlet-mapping>
<servlet-name>MessageBrokerServlet</servlet-name>
<url-pattern>/messagebroker/*</url-pattern>
</servlet-mapping>

<welcome-file-list>
<welcome-file>index.html</welcome-file>
<welcome-file>index.htm</welcome-file>
</welcome-file-list>

</web-app>


2、/WEB-INF/flex/services-config.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<services-config>

<services>
<service id="remoting-service" class="flex.messaging.services.RemotingService">
<adapters>
<adapter-definition id="java-object" class="flex.messaging.services.remoting.adapters.JavaAdapter" default="true"/>
</adapters>
<default-channels>
<channel ref="my-amf"/>
</default-channels>

<!--my business class-->
<destination id="DataSource">
<properties>
<source>com.dream.main.DataSource</source>
<scope>application</scope>
</properties>
</destination>
</service>

</services>

<channels>

<!-- Servlet Based endpoints -->
<channel-definition id="my-amf" class="mx.messaging.channels.AMFChannel">
<endpoint url="http://{server.name}:{server.port}/{context.root}/messagebroker/amf" class="flex.messaging.endpoints.AMFEndpoint"/>
<properties>
<polling-enabled>false</polling-enabled>
</properties>
</channel-definition>
</channels>

<logging>
<target class="flex.messaging.log.ConsoleTarget" level="Debug">
<properties>
<prefix>[LCDS] </prefix>
<includeDate>false</includeDate>
<includeTime>false</includeTime>
<includeLevel>false</includeLevel>
<includeCategory>false</includeCategory>
</properties>
<filters>
<pattern>*</pattern>
</filters>
</target>
</logging>

<system>
<redeploy>
<enabled>true</enabled>
<watch-interval>20</watch-interval>
<watch-file>{context.root}/WEB-INF/flex/services-config.xml</watch-file>
<touch-file>{context.root}/WEB-INF/web.xml</touch-file>
</redeploy>
</system>

</services-config>


3、login.mxml

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<mx:Application xmlns:mx="http://www.adobe.com/2006/mxml" layout="absolute">
<mx:Script>
<![CDATA[
import mx.rpc.events.ResultEvent;
import mx.controls.Alert;

private function startLogin(str:String):void{
dataSource.login(str);
dataSource.addEventListener(ResultEvent.RESULT,handlerLogin);
}

private function handlerLogin(e:ResultEvent) :void {
Alert.show(e.result.toString(),"提示");
}
]]>
</mx:Script>
<mx:RemoteObject id="dataSource" destination="DataSource"/>
<mx:Button click="startLogin('忧里修斯')" label="登陆" x="252.5" y="190" width="132" height="32"/>
</mx:Application>


3、Java类,DataSource.java

package com.dream.main;

public class DataSource {

public String login(String username){

return username+":恭喜你,登陆成功!";
}
}
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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