<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<s:Application xmlns:fx="http://ns.adobe.com/mxml/2009"
xmlns:s="library://ns.adobe.com/flex/spark"
xmlns:mx="library://ns.adobe.com/flex/mx"
minWidth="955" minHeight="600">
<fx:Declarations>
<mx:Zoom id="zoomIn"
originX="80"
originY="80"
zoomHeightTo="1.5"
zoomWidthTo="1.5"
duration="500"/>
<mx:Zoom id="zoomOUT"
originX="80"
originY="80"
zoomHeightTo="1.0"
zoomWidthTo="1.0"
duration="500"/>
</fx:Declarations>
<s:Panel title="MX Zoom Effect Example"
width="487" height="275"
chromeColor="#000000" color="#CCCCCC">
<mx:ApplicationControlBar width="485" horizontalAlign="center">
<s:Label text="Take a cursor on image and show the effect."
fontFamily="verdana" color="#000000"/>
</mx:ApplicationControlBar>
<mx:Canvas
rollOverEffect="{zoomIn}"
rollOutEffect="{zoomOUT}">
<mx:Image id="roseindia"
source="@Embed(source='images/bell.gif')"
x="171" y="74"
width="128" height="128"/>
</mx:Canvas>
</s:Panel>
</s:Application>
分享到：
相关推荐
ysoserial是一个用于生成利用不安全的Java对象反序列化的有效负载的概念验证工具。它包含一系列在常见Java库中发现的"gadget chains"，可以在特定条件下利用执行不安全的反序列化操作的Java应用程序。ysoserial项目最初在2015年AppSecCali会议上提出，包含针对Apache Commons Collections（3.x和4.x版本）、Spring Beans/Core（4.x版本）和Groovy（2.3.x版本）的利用链
1、嵌入式物联网单片机项目开发例程，简单、方便、好用，节省开发时间。 2、代码使用IAR软件开发，当前在CC2530上运行，如果是其他型号芯片，请自行移植。 3、软件下载时，请注意接上硬件，并确认烧录器连接正常。 4、有偿指导v：wulianjishu666; 5、如果接入其他传感器，请查看账号发布的其他资料。 6、单片机与模块的接线，在代码当中均有定义，请自行对照。 7、若硬件有差异，请根据自身情况调整代码，程序仅供参考学习。 8、代码有注释说明，请耐心阅读。 9、例程具有一定专业性，非专业人士请谨慎操作。
YOLO系列算法目标检测数据集，包含标签，可以直接训练模型和验证测试，数据集已经划分好，包含数据集配置文件data.yaml，适用yolov5,yolov8,yolov9,yolov7,yolov10,yolo11算法； 包含两种标签格:yolo格式（txt文件）和voc格式（xml文件），分别保存在两个文件夹中，文件名末尾是部分类别名称; yolo格式：<class> <x_center> <y_center> <width> <height>， 其中： <class> 是目标的类别索引（从0开始）。 <x_center> 和 <y_center> 是目标框中心点的x和y坐标，这些坐标是相对于图像宽度和高度的比例值，范围在0到1之间。 <width> 和 <height> 是目标框的宽度和高度，也是相对于图像宽度和高度的比例值； 【注】可以下拉页面，在资源详情处查看标签具体内容；
**Oracle 10g DBA学习手册：安装Oracle和构建数据库** **目的：** 本章节旨在指导您完成Oracle数据库软件的安装和数据库的创建。您将通过Oracle Universal Installer (OUI)了解软件安装过程，并学习如何利用Database Configuration Assistant (DBCA)创建附加数据库。 **主题概览：** 1. 利用Oracle Universal Installer (OUI)安装软件 2. 利用Database Configuration Assistant (DBCA)创建数据库 **第2章：Oracle软件的安装与数据库构建** **Oracle Universal Installer (OUI)的运用：** Oracle Universal Installer (OUI)是一个图形用户界面(GUI)工具，它允许您查看、安装和卸载机器上的Oracle软件。通过OUI，您可以轻松地管理Oracle软件的安装和维护。 **安装步骤：** 以下是使用OUI安装Oracle软件并创建数据库的具体步骤：
消防验收过程服务--现场记录表.doc
数据库管理\09-10年第1学期数据库期末考试试卷A（改卷参考）.doc。内容来源于网络分享，如有侵权请联系我删除。另外如果没有积分的同学需要下载，请私信我。
YOLO系列算法目标检测数据集，包含标签，可以直接训练模型和验证测试，数据集已经划分好，包含数据集配置文件data.yaml，适用yolov5,yolov8,yolov9,yolov7,yolov10,yolo11算法； 包含两种标签格:yolo格式（txt文件）和voc格式（xml文件），分别保存在两个文件夹中，文件名末尾是部分类别名称; yolo格式：<class> <x_center> <y_center> <width> <height>， 其中： <class> 是目标的类别索引（从0开始）。 <x_center> 和 <y_center> 是目标框中心点的x和y坐标，这些坐标是相对于图像宽度和高度的比例值，范围在0到1之间。 <width> 和 <height> 是目标框的宽度和高度，也是相对于图像宽度和高度的比例值； 【注】可以下拉页面，在资源详情处查看标签具体内容；
职业暴露后的处理流程.docx
Java Web开发短消息系统
项目包含完整前后端源码和数据库文件 环境说明： 开发语言：Java 框架：ssm，mybatis JDK版本：JDK1.8 数据库：mysql 5.7 数据库工具：Navicat11 开发软件：eclipse/idea Maven包：Maven3.3 服务器：tomcat7
这是一款可以配置过滤目录及过滤的文件后缀的工具，并且支持多个项目同时输出导出，并过滤指定不需要导出的目录及文件后缀。 导出后将会保留原有的路径，并在新的文件夹中体现。
Matlab领域上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作
YOLO算法-挖掘机与火焰数据集-7735张图像带标签-挖掘机.zip
操作系统实验 Ucore lab5
IMG_5950.jpg
竞选报价评分表.docx
java系统，mysql、springboot等框架
1、嵌入式物联网单片机项目开发例程，简单、方便、好用，节省开发时间。 2、代码使用IAR软件开发，当前在CC2530上运行，如果是其他型号芯片，请自行移植。 3、软件下载时，请注意接上硬件，并确认烧录器连接正常。 4、有偿指导v：wulianjishu666; 5、如果接入其他传感器，请查看账号发布的其他资料。 6、单片机与模块的接线，在代码当中均有定义，请自行对照。 7、若硬件有差异，请根据自身情况调整代码，程序仅供参考学习。 8、代码有注释说明，请耐心阅读。 9、例程具有一定专业性，非专业人士请谨慎操作。
YOLO系列算法目标检测数据集，包含标签，可以直接训练模型和验证测试，数据集已经划分好，包含数据集配置文件data.yaml，适用yolov5,yolov8,yolov9,yolov7,yolov10,yolo11算法； 包含两种标签格:yolo格式（txt文件）和voc格式（xml文件），分别保存在两个文件夹中，文件名末尾是部分类别名称; yolo格式：<class> <x_center> <y_center> <width> <height>， 其中： <class> 是目标的类别索引（从0开始）。 <x_center> 和 <y_center> 是目标框中心点的x和y坐标，这些坐标是相对于图像宽度和高度的比例值，范围在0到1之间。 <width> 和 <height> 是目标框的宽度和高度，也是相对于图像宽度和高度的比例值； 【注】可以下拉页面，在资源详情处查看标签具体内容；
内容概要：本文详细讲解了搜索引擎的基础原理，特别是索引机制、优化 like 前缀模糊查询的方法、建立索引的标准以及针对中文的分词处理。文章进一步深入探讨了Lucene，包括它的使用场景、特性、框架结构、Maven引入方法，尤其是Analyzer及其TokenStream的实现细节，以及自定义Analyzer的具体步骤和示例代码。 适合人群：数据库管理员、后端开发者以及希望深入了解搜索引擎底层实现的技术人员。 使用场景及目标：适用于那些需要优化数据库查询性能、实施或改进搜索引擎技术的场景。主要目标在于提高数据库的访问效率，实现高效的数据检索。 阅读建议：由于文章涉及大量的技术术语和实现细节，建议在阅读过程中对照实际开发项目，结合示例代码进行实践操作，有助于更好地理解和吸收知识点。