Robotlegs轻量级AS3框架

Robotlegs是一个用于开发Flash、Flex和AIR应用的AS3微架构框架。该框架专注于提供应用程序各层之间的通信机制,并通过时间检验的架构解决方案加速开发流程。Robotlegs支持基于Model-View-Controller的设计模式,默认实现为应用程序提供了结构上的指导。

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     Robotlegs是一个用来开发Flash,Flex和AIR应用的纯AS3微架构(框架)。Robotlegs专注于将应用程序各层排布在一起并提供它们相互通讯的机制。Robotlegs试图通过提供一种解决常见开发问题的经过时间检验的架构解决方案来加速开发。Robotlegs无意锁定你到框架,你的类就是你的类的样子,而且应该很容易地切换到其他框架。

   Robotlegs框架提供一个基于Model-View-Controller元设计模式的默认实现。这个实现提供一个针对应用程序结构和设计的强烈建议。虽然它确实轻微减低了你的应用程序的便携性,不过它依然以最低限度影响你的具体类为目标。通过扩展MVCS实现类,你可以获得很多有用的方法和属性。

    你不必使用Robotlegs的标准MVCS实现。你可以使用它的任意部分,或者完全不使用它,或者使用自己的实现来适应你的需求。它是为了提供合适的参考实现和快速开始使用Robotlegs而被包含进来。

   RobotLegs它是基于pureMVC的,可以像pureMVC这样来使用它。pureMVC是基于Notification的一个MVC框架,主要目的是为了各个部分能够解耦,当然它也基本上能够做到。RobotLegs则是基于消息以及消息携带的数据等来实现解耦。RobotLegs是基于pureMVC的思想,但是在一些方面更加出色,例如消息的强类型依赖注入方式,消息携带数据等等。

 

Robotlegs里使用了flash的事件机制来通信,而puremvc使用自定的通知来发消息。这里区别不大,只是使用事件机制就得写事件类;然后robotlegs使用自动mediator自动注册,它靠侦听addtostage来处理,当然,手动注册也是允许的。这样方便了不少,puremvc只能手动在视图组件初始化时注册,而且有时有些内部组件经常会出现未初始化完成时就去注册,导致访问不到this。还有最重要的依赖注入,robotleg不再使用puremvc那样的传递参数方法,而是使用依赖注入,包括mediator对view组件的引用都是注入的。这样依赖性又小了很多,感觉非常不错。

  

   天地会Robotlegs专题:http://wiki.9ria.com/Robotlegs

   原文链接地址:http://www.cnblogs.com/skynet/archive/2012/03/21/2410042.html

   官方网站地址:http://www.robotlegs.org/

 

转载于:https://www.cnblogs.com/atong/archive/2013/01/09/2853525.html

内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术人员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
内容概要:本文详细介绍了基于Seggiani提出的渣层计算模型,针对Prenflo气流床气化炉中炉渣的积累和流动进行了模拟。模型不仅集成了三维代码以提供气化炉内部的温度和浓度分布,还探讨了操作条件变化对炉渣行为的影响。文章通过Python代码实现了模型的核心功能,包括炉渣粘度模型、流动速率计算、厚度更新、与三维模型的集成以及可视化展示。此外,还扩展了模型以考虑炉渣组成对特性的影响,并引入了Bingham流体模型,更精确地描述了含未溶解颗粒的熔渣流动。最后,通过实例展示了氧气-蒸汽流量增加2%时的动态响应,分析了温度、流动特性和渣层分布的变化。 适合人群:从事煤气化技术研究的专业人士、化工过程模拟工程师、以及对工业气化炉操作优化感兴趣的科研人员。 使用场景及目标:①评估不同操作条件下气化炉内炉渣的行为变化;②预测并优化气化炉的操作参数(如温度、氧煤比等),以防止炉渣堵塞;③为工业气化炉的设计和操作提供理论支持和技术指导。 其他说明:该模型的实现基于理论公式和经验数据,为确保模型准确性,实际应用中需要根据具体气化炉的数据进行参数校准。模型还考虑了多个物理场的耦合,包括质量、动量和能量守恒方程,能够模拟不同操作条件下的渣层演变。此外,提供了稳态求解器和动态模拟工具,可用于扰动测试和工业应用案例分析。
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