通过XML批量装载图片

Visio安装包获取与部署全攻略:官方渠道、安全策略与故障排查 在软件部署领域,获取安全、纯净的安装包是保障系统稳定和数据安全的首要步骤。其核心原理在于通过官方或可信渠道,确保软件二进制文件的完整性与真实性,避免捆绑恶意软件或后门。从技术价值看,这不仅关乎知识产权合规,更是企业IT资产管理与个人计算机安全的基础实践。尤其在处理如Visio这类专业生产力工具时,正确的获取与部署流程直接影响后续的工作效率与协作顺畅度。常见的应用场景包括企业IT批量部署、个人用户在新设备上的环境搭建,以及解决因安装包问题导致的软件闪退、功能异常等高频故障。本文将围绕Visio这一具体工具,深 阅读详情

翻译转贴外国友人博客,FLEX的老鸟们,这篇文章技术含量不是很高(鄙人翻译完了才发现)

 讨论装载图片,也许你说啊那很容易啊,你可以用loadMovie("imageURL"),但是那不是我要在这里谈论的,我们要通过XML装载他们,OK仍然不是什么困难的问题,只是要将将他们装入一个网格而已

首先我们要使用一个补间类来填充延迟(延时可能很长)

#include "mc_tween2.as"//包含一个补间类

接着我们创建一个XML对象,这样我们就可以在转载图片对象的时候使用XML 属性了。

var myXmlVar:XML = new XML();

myXmlVar.ignoreWhite = true;

ignoreWhite 是XML的一个参数,控制XML是否有二义性,如果一个文本节点以空格开头,在运行时就会被丢弃,接下来创建一个数组来存放XML标记

var myArray:Array = new Array();

然后,我们需要创建更多的一些变量,在我们创建格子的时候,他能够被正确的放置,下面我给出了一个表展示这些变量是干什么的

 

方块上方的间隔称为yOffset 对应的xOffset也可以依次类推,图片的宽和高分别命名为imageWidth 和imageHeight,columnNumber 是要放置的图片的行书,rowNumber依次类推,这样来声明

var yOffset:Number = 10;

var xOffset:Number = 10;

var imageWidth:Number = 100;

var imageHeight:Number = 100;

var columnNumber:Number = 3;

var rowNumber:Number = Math.round(Math.max());

Math.round(Math.max())这一点对于那些想要无限行列格子的人来说很重要。如果你想要设置数值,改了就是了。下面我们创建一个当XML对象创建时候调用的函数,所以我们会显式的使用ONLOAD函数,在这里面,我们将添加一些XML元素的属性,在接下来的FOR循环里面从XML遍历装载的数据,然后将其发送到一个后面将创建的一个新函数,这个函数将这些数据转换为图片并放置它

myXmlVar.onLoad = function()

{

myArray = this.firstChild.childNodes;

for (i=0; i<items.length; i++)

{

var titles = items[i].attributes.imageUrl;

var texts = items[i].attributes.linkUrl;

generateImage(i,imageUrl,linkUrl);

}

}

下面就来看看这个读取数据装载函数

 

function createItem(i:Number, imageUrl:String, linkUrl:String):Void {

var itemClip:MovieClip = _root.attachMovie("linkage", "item"+i, i);

itemClip._x = (i%columnNumber)*imageWidth+xOffset;

itemClip._y = Math.floor(i/rowNumber)*rowNumber+yOffset;

itemClip.holder.loadMovie(imageUrl);

itemClip.onRelease = function()

{

getURL(linkUrl);

}

}

So that's almost it apart from out final and most important line:

myXmlVar.load("yourXml.xml");

OK. Now here is how your XML should work:

<grid>

<photo linkUrl="http://start.deepdesigners.com/" imageUrl="images/1.jpg" />

<photo linkUrl="http://start.deepdesigners.com/" imageUrl="images/1.jpg" />

<photo linkUrl="http://start.deepdesigners.com/" imageUrl="images/1.jpg" />

<photo linkUrl="http://start.deepdesigners.com/" imageUrl="images/1.jpg" />

<photo linkUrl="http://start.deepdesigners.com/" imageUrl="images/1.jpg" />

<photo linkUrl="http://start.deepdesigners.com/" imageUrl="images/1.jpg" />

<photo linkUrl="http://start.deepdesigners.com/" imageUrl="images/1.jpg" />

</grid>

如果象我一样懒,下面就是所有的代码

#include "mc_tween2.as"

var myXmlVar:XML = new XML();

myXmlVar.ignoreWhite = true;

var yOffset:Number = 10;

var xOffset:Number = 10;

var imageWidth:Number = 100;

var imageHeight:Number = 100;

var columnNumber:Number = 3;

var rowNumber:Number = Math.round(Math.max());

myXmlVar.onLoad = function()

{

myArray = this.firstChild.childNodes;

for (i=0; i<items.length; i++)

{

var titles = items[i].attributes.imageUrl;

var texts = items[i].attributes.linkUrl;

generateImage(i,imageUrl,linkUrl);

}

}

function generateImage(i:Number, imageUrl:String, linkUrl:String):Void {

var itemClip:MovieClip = _root.attachMovie("linkage", "item"+i, i);

itemClip._x = (i%columnNumber)*imageWidth+xOffset;

itemClip._y = Math.floor(i/rowNumber)*rowNumber+yOffset;

itemClip.holder.loadMovie(imageUrl);

itemClip.onRelease = function()

{

getURL(linkUrl);

}

}

myXmlVar.load("yourXml.xml");

So hope you like this.

Simon Shand

 

源文档 <http://start.deepdesigners.com/tutorial/loading-images-into-a-grid-as2/>

 

 

工程车识别数据集:YOLO标注与实战应用 计算机视觉中的目标检测技术通过深度学习模型(如YOLO)实现物体的自动识别与定位,其核心在于高质量标注数据的支持。工程车识别作为特种场景下的检测任务,需要针对施工环境中的复杂条件(如遮挡、多尺度目标)进行优化。该数据集包含11类工程车辆及人员目标,采用YOLO/COCO/VOC多格式标注,平均识别准确率达94.7%,特别适用于智慧工地、矿山监控等工业视觉场景。通过融合数据增强和模型量化技术,可在边缘设备实现实时检测,为工程机械自动化管理提供可靠的技术支撑。 阅读详情

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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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