Parsley 开发指南 12 本地化

12 本地化

本地化的方法推荐Parsley基于应用程序有很大的不同,取决于你是否是使用Flex。对于Flex应用程序Parsley集成了Flex ResourceManager。对于Flash应用程序Parsley提供了它自己的本地化模块。事实上,从version 1的框架模块是唯一幸存的部分,尽管有一些重大的重构。

12.1 资源绑定

这是唯一的能在Flex和Flash应用程序一样工作的Parsley本地化功能,所以我们将首先解释一下。

你可以把[ResourceBinding]元数据标签放在任何IOC容器托管的对象的属性上。

[ResourceBinding(bundle="errorMessages"key="fileNotFound")]

public var message:String;

标签有以下效果:

l 当对象被实例化的时候容器将从ResourceManager用指定的包名称和键获取消息并且注入到属性中。这一步时发生其他注入方法和标签为[Init]的方法得到调用之前。如果该包在对象初始化的时候还不能用,资源可能会在稍后的时间注入。

l 当Flex ResourceManager更新了(Flex应用程序)或Parsley ResourceManage的currentLocale属性发生改变(Flash应用程序),该属性的值会被自动更新。

对于Flex应用程序推荐主要用于在Parsley配置类或文件(MXML或XML)定义的对象使用这个特性。对于视图组件,甚至当他们连接到Parsley IOC容器如9动态视图装配 中描述的一样,你可以坚持正常Flex绑定语法如下:

<s:Label text="{resourceManager.getString('RegistrationForm''city')}"/>

这样你的本地化视图组件并不依赖于Parsley框架。Parsley[ResourceBinding] 标签仍然可能在其他本地化的对象派上用场。

对于Flash程序 [ResourceBinding]通常通常是本地化组件的推荐方法。

在大多数情况下,Parsley框架会自动检测它是用于Flex还是Flash程序,这取决于Parsley如何初始化。所以适配器连接处理[ResourceBinding] 标签的类,Flex 或者 Parsley ResourceManager将被自动设置。 有一些例外,在以下部分中描述。

像大多数其他Parsley元数据标签一样有相应的MXML和XML标签可以使用:

MXML Example

<Object type="{SlideShowController}">

    <ResourceBinding property="message" bundle="errorMessages" key="fileNotFound"/> 

</Object>

XML Example

<object type="com.bookstore.catalog.SlideShowController">

<resource-binding property="message" bundle="errorMessages" key="fileNotFound"/>  

</object>

12.2 本地化Flex应用程序

对于Flex应用程序前面部分描述的[ResourceBinding]标签,是目前唯一的可用的(可能是唯一你需要在Flex环境的功能) 集成功能。否则你应该使用Flex本地化功能像你不使用框架一样。有丰富的文档在Flex Livedocs。

我们可能会考虑扩大Flex模块支持,包括动态加载的Flex资源模块的管理,这个模块与一个特定的Flex模块关联。但我们将等待反馈意见,看看这个模块支持如何得到使用。

初始化ResourceBinding元数据标签支持Flex

每当你使用FlexContextBuilder来初始化你基于Parsley配置的mxml,框架会自动为你设置需要的适配器。在极少数情况下,你会构建一个Parsley Flex应用程序但是完全不使用MXML配置(例如封闭自己使用XML配置文件)你需要手动设置适配器:

ResourceBindingDecorator.adapterClass = FlexResourceBindingAdapter;

12.3 本地化Flash应用程序

Flash暂时省略

内容概要:《2024年中国城市低空经济发展指数报告》由36氪研究院发布,指出低空经济作为新质生产力的代表,已成为中国经济新的增长点。报告从发展环境、资金投入、创新能力、基础支撑和发展成效五个维度构建了综合指数评价体系,评估了全国重点城市的低空经济发展状况。北京和深圳在总指数中名列前茅,分别以91.26和84.53的得分领先,展现出强大的资金投入、创新能力和基础支撑。低空经济主要涉及无人机、eVTOL(电动垂直起降飞行器)和直升机等产品,广泛应用于农业、物流、交通、应急救援等领域。政策支持、市场需求和技术进步共同推动了低空经济的快速发展,预计到2026年市场规模将突破万亿元。 适用人群:对低空经济发展感兴趣的政策制定者、投资者、企业和研究人员。 使用场景及目标:①了解低空经济的定义、分类和发展驱动力;②掌握低空经济的主要应用场景和市场规模预测;③评估各城市在低空经济发展中的表现和潜力;④为政策制定、投资决策和企业发展提供参考依据。 其他说明:报告强调了政策监管、产业生态建设和区域融合错位的重要性,提出了加强法律法规建设、人才储备和基础设施建设等建议。低空经济正加速向网络化、智能化、规模化和集聚化方向发展,各地应找准自身比较优势,实现差异化发展。
数据集一个高质量的医学图像数据集,专门用于脑肿瘤的检测和分类研究以下是关于这个数据集的详细介绍:该数据集包含5249张脑部MRI图像,分为训练集和验证集。每张图像都标注了边界框(Bounding Boxes),并按照脑肿瘤的类型分为四个类别:胶质瘤(Glioma)、脑膜瘤(Meningioma)、无肿瘤(No Tumor)和垂体瘤(Pituitary)。这些图像涵盖了不同的MRI扫描角度,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构,为模型训练提供了丰富多样的数据基础。高质量标注:边界框是通过LabelImg工具手动标注的,标注过程严谨,确保了标注的准确性和可靠性。多角度覆盖:图像从不同的MRI扫描角度拍摄,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构。数据清洗与筛选:数据集在创建过程中经过了彻底的清洗,去除了噪声、错误标注和质量不佳的图像,保证了数据的高质量。该数据集非常适合用于训练和验证深度学习模型,以实现脑肿瘤的检测和分类。它为开发医学图像处理中的计算机视觉应用提供了坚实的基础,能够帮助研究人员和开发人员构建更准确、更可靠的脑肿瘤诊断系统。这个数据集为脑肿瘤检测和分类的研究提供了宝贵的资源,能够帮助研究人员开发出更准确、更高效的诊断工具,从而为脑肿瘤患者的早期诊断和治疗规划提供支持。
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