12.1.11 加载SWF影片

AS3加载SWF文件
本文介绍如何使用ActionScript 3.0中的Loader类加载外部SWF文件,并展示了一个具体的加载示例。此外,还讨论了不同版本的脚本代码在Flash Player中共存的情况。

  Loader类可以加载其他的SWF文件。下面的代码,使用一个名为“babyswf.swf”的外部SWF文件作为加载对象,该文件是利用Flash8创建的,内部脚本是ActionScript 2.0。代码中利用ActionScript 3.0Loader对象将其加载至舞台:

var swfloader:Loader=new Loader();

swfloader.load(new URLRequest("babyswf.swf"));

swfloader.x=25;

swfloader.y=80;

 

addChild(swfloader);

由于FlashPlayer内部包含了两种AVM,所以不同版本的脚本代码可以共存。在ActionScript 3.0中,可以加载旧版本的SWF,并显示在舞台上,如图所示。

各自版本的代码能独立执行,但是不能通过ActionScript 3.0的代码访问ActionScript 2.0代码的变量、对象。实际上,跨越AVM的任何数据传递都是不可能的。

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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