Flex AsDoc 文档API生成工具

本文介绍如何使用ASDoc工具生成Adobe ActionScript3的API文档,包括配置步骤、参数说明以及解决MXML文件引用图标资源的错误方法。通过新建项目并设置ASDoc的编译参数,生成与Adobe官方帮助文档类似的文档。此外,文章还提供了解决在MXML文件中引用图标资源时报错的方案,即创建资源类来专门保存图标等资源。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

ASDoc是adobe官方提供的ActionScript的API文档生成工具,现在已经集成在FlexBuilder3中;
使用ASDoc工具可以生成和Adobe的ActionScript3帮助一样的文档,使用的方法如下:

==========  本人操作成功的过程如下...火舞天涯http://blog.youkuaiyun.com/cjy37


英文配置:http://bhsc-happy.iteye.com/blog/320222


Run ->  External Tools -> Open External Tools Dialog .... 

1、New 一个项目,并命名! 
2、主要是设置Main选项卡: 
    1)、Location: 填asDoc.exe所在的路径 C:/Program Files/Adobe/Flex Builder 3/sdks/3.2.0/bin/asdoc.exe 
    2)、Working Directory: 填工程中,代码所在的目录 ${workspace_loc:/HTFlexLib/src} 
    3)、Arguments: 最重要的就是这里了,这里填的是AsDoc的编译参数 -source-path=. -doc-sources=${workspace_loc:/HTFlexLib/src}  -output="../../FlexDoc" -external-library-path="D:/work/flexWordFolders/flex3/libs/gearWheel.swc" 
--------------------  参数说明  ---------------------- 
    -source-path:代码所在的目录(不能用中文目录) 
    -doc-sources:文件所在的目录(不能用中文目录) 
    -output:         输出文档的目录(不能用中文目录) 
    -external-library-path:扩展的Lib路径(外部的swc的路径)(不能用中文目录) 
3、为了AsDoc输出的文档支持中文的注释。
      切换到Common选项卡,Console Encoding分组项目 -> 选择Other -> 选择UTF-8

...火舞天涯  http://blog.youkuaiyun.com/cjy37===============


好,OK了,接着点Run~! 文档就生成了,赶快去看看吧~!

 

参考的文章:http://www.flashas.net/html/FLASHfuzhuruanjian/20090106/3877.html

 

注:在MXML文件中如果有类似以下引用图标资源文件者,会报错:

 

·········10········20········30········40········50········60········70········80········90········100·······110·······120·······130·······140·······150
  1. [Bindable]   
  2. [Embed(source='assets/icon_alert.png')]  
  3. private var alert_icon:Class;  

解决的办法是创建一个资源类*.as类型的,专门保存一些图标等资源。如:

·········10········20········30········40········50········60········70········80········90········100·······110·······120·······130·······140·······150
  1. [Bindable]  
  2. public class HtAssets  
  3. {  
  4.   [Embed(source='assets/icon_alert.png')]  
  5.   public var alert_icon:Class;  
  6.   
  7.   [Embed(source='assets/card.gif')]  
  8.   public var card_icon:Class;  
  9.   
  10.   [Embed(source='assets/document.png')]  
  11.   public var document_icon:Class;  
  12.       
  13.   public function HtAssets()  
  14.   {  
  15.   }  
  16.   
  17.   static public function iconClass(s:String):Class  
  18.   {  
  19.     var tmpAssets:HtAssets=new HtAssets();  
  20.       
  21.     return tmpAssets[s];  
  22.   }  
  23.   
  24. }  

引用办法:

·········10········20········30········40········50········60········70········80········90········100·······110·······120·······130·······140·······150
  1. [Bindable]   
  2. public var card_icon:Class=HtAssets.iconClass("card_icon");  

内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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