Flex3与AIR的发布

在东美时间2008-02-25凌晨零点整,这个时间对于整个IT界来说相信是一个非常重要的时刻,Adobe终于发布了Flex3、AIR正式版本,虽然一些新的功能在Beta版中已相应展示过,但Adobe同时开放了Adobe官方的开源站点(http://opensource.adobe.com),相信这对大家踏进Adobe这个为大家提供WEB与Desktop完美解决方案的平台上更具有信心与信任感,这也表示了Adobe对Flex3与AIR在未来的发展充满信心。在这个开源平台上开放了大家非常关心的BladeDS所有源代码与FlexSDK代码,主要包含有:
>. Flex SDK 所有的源代码,还包含了 rpc.* 下那些包,就是以前没有开源的 RemoteObject 与 WebService 等组件现在都可以看到源代码了;
>. BlazeDS 的完整源码,包含了 remoting 与 messaging 两个重要 connectivity 功能,这样一来对于那些原本就是AMF3的框架而言将面临着新的挑战或机遇,像GraniteDS就打算放弃AMF底层实现,而将自己在ORM上的优势集成进来。
>. Actionscript/MXML compiler 的 java 源代码,也就是MXML如何转换成AS,AS如何转换成SWF都将不再是秘密了,虽然目前看来编译源代码对大多人来说用途不大,但对一些大公司想集成个性的编译环境到应用上来说则会是件好事情;

呵呵,这下子有这么多东东有得一玩啦,对于我们开发者来说是件好事,接下来就看我们如何去消化这些了!不过就是Flex Builder3 这个东东还得花99刀升级,就看什么时候出来破解喽~...

 

Adobe opensource

FLEX

FLEX Showcase

AIR

AIR Showcase

Adobe 开发网

 

内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学动态神经网络领域的学术界工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真实验进一步验证书中提出的理论技术。
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