1.1 Flex 3.4 to Flex 4.5 migration:
Methodology / Approach: Incremental migration
Step 1: Choose a single module and remove all other modules in the project
Step 2: Point the project to Flex 4.5 SDK
Step 3: Change the required changes to the code in the module (Ref: 1.2)
Step 4: Replace the Flex 3.4 components with Flex 4.5 Counter Components of Flex 4.5 (Ref: 1.3)
Step 5: Apply the Spark Skinning to the required components
Step 6: Once the changes are done then compile and build the project
Step 7: If errors occurs debug and resolve the error
Step 8: Follow the same approach for all modules / application
1.2 Namespace Change:
Change the name spaces to the following
xmlns:fx="http://ns.adobe.com/mxml/2009"
xmlns:s="library://ns.adobe.com/flex/spark"
xmlns:mx="library://ns.adobe.com/flex/mx"
1.3 Component mapping:
Flex 3 MX components and their Flex 4 Spark counterparts:
Flex 3 MX Component Flex 4 Spark Component
mx.controls.Button spark.components.Button
mx.controls.ButtonBar spark.components.ButtonBar
mx.controls.CheckBox spark.components.CheckBox
mx.controls.ComboBox spark.components.DropDownList (w/o editability)
mx.controls.HorizontalList spark.components.List (with a HorizontalLayout)
mx.controls.HRule spark.primitives.Line
mx.controls.HScrollBar spark.components.HScrollBar
mx.controls.HSlider spark.components.HSlider
mx.controls.Image spark.primitives.BitmapImage (w/o support for external images)
mx.controls.LinkBar spark.components.ButtonBar (with a custom skin)
mx.controls.LinkButton spark.components.Button (with a custom skin)
mx.controls.List spark.components.List
mx.controls.NumericStepper spark.components.NumericStepper
mx.controls.RadioButton spark.components.RadioButton
mx.controls.RadioButtonGroup spark.components.RadioButtonGroup
mx.controls.TextArea spark.components.TextArea
mx.controls.TabBar spark.components.TabBar
mx.controls.TextInput spark.components.TextInput
mx.controls.TileList spark.components.List (with a TileLayout)
mx.controls.ToggleButtonBar spark.components.ButtonBar
mx.controls.VideoDisplay spark.components.VideoPlayer
mx.controls.VRule spark.primitives.Line
mx.controls.VScrollBar spark.components.VScrollBar
mx.controls.VSlider spark.components.VSlider
mx.core.Application spark.components.Application
mx.core.Window spark.components.Window
mx.core.WindowedApplication spark.components.WindowedApplication
mx.containers.ApplicationControlBar spark.components.Application (with the controlBarContent)
mx.containers.Canvas spark.components.Group
mx.containers.ControlBar spark.components.Panel (with the controlBarContent property)
mx.containers.HBox spark.components.HGroup
mx.containers.Panel spark.components.Panel
mx.containers.Tile spark.components.Group (with a TileLayout)
mx.containers.VBox spark.components.VGroup
Note: While replacing the components, please make sure that it won’t break the existing functionality
1.3 Components and containers that do not currently have direct Spark equivalent classes.
mx.controls.Alert
mx.controls.ColorPicker
mx.controls.DataGrid
mx.controls.DateChooser
mx.controls.DateField
mx.controls.Menu
mx.controls.MenuBar
mx.controls.PopUpButton
mx.controls.PopUpMenuButton
mx.controls.ProgressBar
mx.controls.RichTextEditor
mx.controls.Tree
mx.containers.Accordion
mx.containers.DividedBox
mx.containers.Form
mx.containers.Grid
mx.containers.TabNavigator
mx.containers.TitleWindow
mx.containers.ViewStack
1.4 Major Differences between Flex 3.x and Flex 4.5:
S.No. Feature Flex 3. x Flex 4.x
1 Compiler
Poor performance than Flex4 compiler
Great improved compiler performance
2 Packages available
3 Flash Player
Some features of flash player 10 are not supported (i.e. Graphical)
Supports all features of flash player 10
4 SDK Code Name
Moxie
Gumbo
5 Components
Halo Components default Supports both
Halo and Spark Components
6 Components Skinning Enhancements
Design and behavior of component is included inside and integrated.
Design and behavior is clearly separated to create a smooth workflow among designing And development.
7 Layout Model
N / A
8 Adobe Catalyst
N / A
9 New Spark Components & Capabilities N / A New Components like Spark Validators,Spark Formatters, Spark Form , Spark Data Grid etc., introduced
10 RSL Linking Standard RSL linking Logic Improved RSL linking Logic
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# 基于Python的KMeans和EM算法结合图像分割项目 ## 项目简介 本项目结合KMeans聚类和EM（期望最大化）算法，实现对马赛克图像的精准分割。通过Gabor滤波器提取图像的多维特征，并利用KMeans进行初步聚类，随后使用EM算法优化聚类结果，最终生成高质量的分割图像。 ## 项目的主要特性和功能 1. 图像导入和预处理: 支持导入马赛克图像，并进行灰度化、滤波等预处理操作。 2. 特征提取: 使用Gabor滤波器提取图像的多维特征向量。 3. 聚类分析: 使用KMeans算法对图像进行初步聚类。 利用KMeans的聚类中心初始化EM算法，进一步优化聚类结果。 4. 图像生成和比较: 生成分割后的图像，并与原始图像进行比较，评估分割效果。 5. 数值比较: 通过计算特征向量之间的余弦相似度，量化分割效果的提升。 ## 安装使用步骤 ### 假设用户已经下载了项目的源码文件 1. 环境准备:
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内容概要：本文详细介绍了Johnson-SU分布的参数计算与优化过程，涵盖位置参数γ、形状参数δ、尺度参数ξ和伸缩参数λ的计算方法，并实现了相应的Python代码。文中首先导入必要的库并设置随机种子以确保结果的可复现性。接着，分别定义了四个参数的计算函数，其中位置参数γ通过加权平均值计算，形状参数δ基于局部均值和标准差的比值，尺度参数ξ结合峰度和绝对偏差，伸缩参数λ依据偏态系数。此外，还实现了Johnson-SU分布的概率密度函数（PDF），并使用负对数似然函数作为目标函数，采用L-BFGS-B算法进行参数优化。最后，通过弹性网络的贝叶斯优化展示了另一种参数优化方法。; 适合人群：具有Python编程基础，对统计学和机器学习有一定了解的研究人员或工程师。; 使用场景及目标：①需要对复杂数据分布进行建模和拟合的场景；②希望通过优化算法提升模型性能的研究项目；③学习如何实现和应用先进的统计分布及优化技术。; 阅读建议：由于涉及较多数学公式和编程实现，建议读者在阅读时结合相关数学知识，同时动手实践代码，以便更好地理解和掌握Johnson-SU分布及其优化方法。
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自动发布Java项目（Tomcat）Shell脚本
# 基于webpack和Vue的前端项目构建方案 ## 项目简介 本项目是基于webpack和Vue构建的前端项目方案，借助webpack强大的打包能力以及Vue的开发特性，可用于快速搭建现代化的前端应用。项目不仅完成了基本的webpack与Vue的集成配置，还在构建速度优化和代码规范性方面做了诸多配置。 ## 项目的主要特性和功能 1. 打包功能运用webpack进行模块打包，支持将scss转换为css，借助babel实现语法转换。 2. Vue开发支持集成Vue框架，能使用Vue单文件组件的开发模式。 3. 构建优化采用threadloader实现多进程打包，cacheloader缓存资源，极大提高构建速度开启热更新功能，开发更高效。 4. 错误处理与优化提供不同环境下的错误映射配置，便于定位错误利用webpackbundleanalyzer分析打包体积。
Hands-On Large Language Models - Jay Alammar 袋鼠书 《动手学大语言模型》PDF
资源内项目源码是来自个人的毕业设计，代码都测试ok，包含源码、数据集、可视化页面和部署说明，可产生核心指标曲线图、混淆矩阵、F1分数曲线、精确率-召回率曲线、验证集预测结果、标签分布图。都是运行成功后才上传资源，毕设答辩评审绝对信服的保底85分以上，放心下载使用，拿来就能用。包含源码、数据集、可视化页面和部署说明一站式服务，拿来就能用的绝对好资源！！！ 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、大作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.txt文件，仅供学习参考, 切勿用于商业用途。
# 基于Arduino Feather M0和Raspberry Pi的传感器数据采集与监控系统 ## 项目简介 本项目是一个基于Arduino Feather M0和Raspberry Pi的传感器数据采集与监控系统。系统通过Arduino Feather M0采集传感器数据，并通过WiFi将数据传输到Raspberry Pi。Raspberry Pi运行BalenaOS，集成了MySQL、PHP、NGINX、Apache和Grafana等工具，用于数据的存储、处理和可视化。项目适用于环境监测、物联网设备监控等场景。 ## 项目的主要特性和功能 1. 传感器数据采集使用Arduino Feather M0和AM2315传感器采集温度和湿度数据。 2. WiFi数据传输Arduino Feather M0通过WiFi将采集到的数据传输到Raspberry Pi。
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