flex项目非RSL方式编译

今天项目需要,要将之前用flex4做的swf在非RSL方式下编译,减少第一次启动时的加载时间。修改方法如下:

项目->属性->flex构建路径->将“框架链接”改为“合并到代码中”,重新编译运行就可以了。之间出现一个小插曲,就是改了框架链接方式后,提示代码中读入的文件路径不对。后来回滚了修改的文件,正确编译运行后,在修改前先清理一遍,这样修改后就可以顺利的通过编译了。

另外,用了非RSL方式编译后,之前出现的在系统时间为2000年的机器启动黑屏(即无法启动)的情况解决了。


转帖一篇关于RSL编译方式相关的文章:


flex站點不能打開了~~~~(>_<)~~~~ ,報#2046錯誤,在其他機器訪問頁是ok的,在清緩存、重裝flashplayer一些折騰之後,還是不行,最後在王同事的幫助下,找到了問題所在,原來是系統時間差遠了去了,居然是2001年。當時為了loadrunner 支持500個java Vuser,換了一個非常過期license,需要修改系統時間才可使用,google來一段。粘上 先簡單解釋下背景知識: 從FLEX4開始,所有web程序都默認使用RSL的編譯方式。那用RSL編譯的FLEX站點和普通FLEX站點有什麼區別呢?簡單的說就是,flash player會在你第一次訪問任何一個這種FLEX站點時,緩存下大約1M的類庫在系統里。下次用戶訪問這個站點或者任何其他flex站點時都不用再下載類庫這部分文件。RSL編譯方式就是在編譯時把類庫都分離出去了。這種編譯方式,在同類flash程序通常大小要接近1M的情況下,可以編出100K左右的整站程序,比一張圖片都小。好處自然是非常節省帶寬和加載時間。我現在做的幾個FLEX站點都採用這種編譯方式,加上皮膚也採用全矢量繪圖,編譯出來的整站程序都保持在100K左右,有效的解決了FLASH加載慢的最大問題。   但問題出來了,有一小部分用戶第一次訪問站點時,總是出現無法緩存類庫的問題,表現就是報錯"ERROR:#2046"。或者有些用戶原來能夠訪問成功(說明已經成功緩存過類庫了),但突然也開始報錯了。直接導致的後果就是根本不能加載程序,想要節省加載時間反而導致不能加載,讓我一直很苦惱。從做第一個FLEX4程序開始,我就發現了這個問題,當時只有我的電腦不能訪問我寫的站點,而大家都能,並且我重裝了系統幾次,都不行。後來不知道怎麼的,我又突然就能訪問了,就沒有太在意這個問題。現在想想,那時候我幹了一件他們都沒幹的事:我修改過系統時間。調整到2008年了。   因為用戶系統的時間早於緩存的類庫的有效簽名時間,被flash player拒絕加載了。
困擾我很久的問題終於解決了,非常之高興,遂寫了個js腳本加在網頁里,加載前先判斷下服務器和客戶機的時間差。如果太大就彈出提示。讓用戶把時間改正確,或者就直接跳轉到我準備好的無類庫緩存版站點。我有給每個flex站點都加上這種無緩存的版本,供應急用。就是簡單再寫一個full.html,把引用的程序改成對應的非RSL編譯方式生成的swf即可。訪問方法為:URL後加上full.html,使用上不會有任何差別。 那麼RSL的問題算是完美解決了,順便也把另一個問題解決了吧:在FLEX站點訪問時,還會出現另一個問題,就是很多客戶機的FLASH PLAYER版本過低,導致FLEX程序不加載,表現為一片空白,不提示任何信息(只有沒有安裝FP時,瀏覽器才會自動提示)。這會讓用戶誤以為站點不能訪問了。解決辦法也是加上個JS腳本,判斷一下FP的版本先。下面附上兩個JS腳本,在IE/Firefox/chrome測試均完美通過。

【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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