smartrcp各种对话框的演示代码

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<gui:RCPModule xmlns:mx="http://www.adobe.com/2006/mxml" xmlns:gui="cn.smartinvoke.gui.*"
 xmlns:rcp="cn.smartinvoke.rcp.*"
	layout="absolute" horizontalAlign="center" verticalAlign="middle">
	<mx:Script>  
		<![CDATA[
			import mx.collections.ArrayCollection;
			import org.eclipse.swt.SWT;
			import cn.smartinvoke.smartrcp.gui.module.CommonDialogs;
			import cn.smartinvoke.smartrcp.gui.module.CRGB;
			import cn.smartinvoke.smartrcp.CApplication;
			import mx.controls.Alert;   
			import cn.smartinvoke.smartrcp.gui.CMessageDialog;
			function openMessageDialog():void{
				var dialog:CMessageDialog=new  CMessageDialog("标题","消息",
CMessageDialog.INFORMATION,["button1","button2"],0);
				 
				dialog.open(this.onDialogRet,this);
				//Alert.show(type+"");
			}
			function onDialogRet(ret:int):void{
				this.labelInfo.text="MessageDialog 返回"+ret;
			} 
			function openAppDialog():void{
				var app:CApplication=CApplication.Instance;
			   if(this.listType.selectedItem!=null){
				var fun:Function=app[this.listType.selectedItem.data];
				fun.apply(app,["标题","消息"]);
			   }else{
			     Alert.show("请选择对话框类型");
			   }
			}
			/**
			 *打开颜色对话框
			 */
			function openColorDialog():void{
			   CommonDialogs.Instance.openColorDialog(this.onColorDialogRet,this);	
			}
			
			function onColorDialogRet(ret:CRGB):void{
			    if(ret!=null){
				this.labelInfo.text="返回颜色R="+ret.red+" G="+ret.green+" B="+ret.blue;
			   } 
			}
			//打开目录选择对话框
			function openDirectoryDialog():void{
				CommonDialogs.Instance.openDirectoryDialog(function (path:String):void{
					this.labelInfo.text="您所选目录为"+path;
				},this,"目录选择框","请选择目录",CApplication.Instance.getBaseFolder(),
SWT.NONE);
			}
			//打开文件选择对话框
			function openFileSelDialog():void{
				CommonDialogs.Instance.openFileSelDialog(
          function (paths:ArrayCollection):void{
				  	var str:String="";
				  	for each(var path:String in paths){
				  		str+=path+"|";
				  	}
				  	this.labelInfo.text=str;
				},this,true,["*.doc","*.mp3"]);
			}
			//打开文件保存对话框
			function openFileSaveDialog():void{
			     	CommonDialogs.Instance.openFileSaveDialog(function (path:String):void{
			     		this.labelInfo.text=path;
			     	},this,CApplication.Instance.getBaseFolder());
			}
		]]>
	</mx:Script>
	<mx:Panel title="本模块演示smartrcp中各种系统对话框"  paddingLeft="100" paddingRight="0"
 cornerRadius="0"
            styleName="opaquePanel" width="100%" height="100%" layout="horizontal">
	     <mx:Button label="打开MessageDialog" click="openMessageDialog()"/>
	     
	     <mx:List id="listType">
	       <mx:dataProvider>
	       	 <mx:Array>
           	 	<mx:Object label="Error对话框" data="openError"/>
           	 	<mx:Object label="Information对话框" data="openInformation"/>
           	 	<mx:Object label="Warning对话框" data="openWarning"/>
           	 </mx:Array> 
	       </mx:dataProvider>
           	 
         </mx:List>
         <mx:VBox width="100%">
          <mx:Button label="打开ApplicationDialog" click="openAppDialog()"/>
		  <mx:Button label="打开颜色对话框" click="openColorDialog()"/>
		  <mx:Button label="打开目录对话框" click="openDirectoryDialog()"/>
		 
		  <mx:Button label="打开文件选择对话框" click="openFileSelDialog()"/>
		  <mx:Button label="打开文件保存对话框" click="openFileSaveDialog()"/>
         </mx:VBox>
		 
		 <mx:ControlBar horizontalAlign="right">
		     <mx:Label id="labelInfo"/>
		 </mx:ControlBar>
	</mx:Panel>
	
	
</gui:RCPModule>
 
YOLOv8作物病害检测实战源码 这是一套基于YOLOv8n的农田病虫害目标检测系统,对叶片照片做目标检测,识别健康叶片、褐斑病、白粉病、锈病四类,并给出对应防治建议。全流程纯CPU可跑,配套交付完整Python源码、9章实战教程(md/html/pdf三种格式)、100张自造样本及YOLO标签、训练曲线与混淆矩阵截图、Tkinter界面和答辩PPT。 系统围绕五项功能展开:同一套推理逻辑覆盖图像、视频、摄像头三种来源;图形界面选文件即检测,画面叠彩色框标注病名与置信度,右侧面板同步给出症状与防治措施;检测记录自动写入CSV,统计页一键生成四类病害占比饼图;训练结束自动产出损失与精度曲线;内置防治建议文案库,检测命中即回填面板。 选型用YOLOv8n nano档,参数量约320万、权重约6.2MB,CPU单帧几十毫秒,小样本训练5到8分钟完成。数据由data_gen.py程序化绘制100张叶片图,固定随机种子,重跑分布一致,不依赖公开数据集。依赖全部锁版本,教程第7章整理了19条真实报错及排查方法,第8章给出换模型档、换PlantVillage数据集的迁移路径。 适合做计算机视觉方向课程设计或毕业设计的学生,也适合智慧农业方向想了解检测模型如何落进业务面板的学习者。不需要GPU,不需要系统学过目标检测,教程第3章会按需补齐原理。 使用时先pip install -r requirements.txt装好依赖,download_data.py下载预训练权重,data_gen.py生成样本后train.py训练,完成后用main.py infer批量检测或main.py gui启动界面。 立即下载

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