flash

点击 矩形画出矩形框 ,点击笔触颜色,可以给矩形边框添加边框颜色,鼠标放到边框线上,可以拉车弧度,按住ctrl建,在拖地鼠标左键,可以拉出带角度的线条,移动工具下,点击一下线条,就是选中该线条了,然后往外拉动线条就是移动,双击边框线,就是选中了整个边框,按delete建就是删除了该边框,也可以移动整个边框

移动工具下 从外往里划,就可以画出一个矩形区域 选中 一部分 可以移动了

笔触颜色:白色,有个红色斜杠,是没有边框的

移动工具下:拉动一个块到另一个块,如果没有松开左键,图像还是有点的,那么他是可以移动该块的,如果鼠标左键点了一下空白处,那么两个块就合成一个了,颜色不一样是不会融合的

移动工具下:圈选你要删除的区域,按住delete删除

矩形工具下,点击属性面板,可以改变笔触的大小 颜色,笔触的线条样式,

矩形工具旁边的油漆桶 不是颜色填充,上边的才是,选择调好颜色后,直接填充即可,窗口==》颜色面板,调出颜色修改工具

渐变图像的改变渐变图像的位置,厚度,旋转角度,

普通图像的变形是q建

移动工具下,按q或f 是选择图像的变形 

选定状态下,是可以随便移动该图像的,一旦不是选中状态,移动就是漏出底色了,

alt+shift建 以中心点 画出园  shift 画出的是正圆

ctrl+enter 是保存 并且演示你的flash,你新建的flash文件是可以创建播放器的,点击新建的flash文件,新建 flash播放器,就行了

要想删除颜色的区域,就必须选中两个不同的颜色删除,拖地该图像,就把另一个图像中相交的部分删除了

选择工具下,点击背景画布,调出属性面板,可以改变面板的背景颜色,点击下面的舞台,就可以了

库:是用来保存我们自己制作的原件物品,外界导入的图片,影片等素材的

文件===》导入到舞台===》导入到库 把外界的图片 影片导入到flash中 

导入的图片必须进行分离操作,才能进行魔术棒选择,分割图形,

ctrl+放大图像 ctrl- 缩小图像

ctrl+J组合建 使得你的图像选定,不能被修改,即使其他操作碰到了该图像

导入图片分离后,选择一个区域,点击吸管工具,吸取一个图像,然后点击该区域,该区域的背景色就会用该图片填充,


帧频:一秒中走几个帧,每一帧可以是一个动画或图片等 

空白关键帧:该帧下面没有任何图像

关键帧:该帧下面有图像

新建关键帧:在原地拷贝一个上一帧的图像,新建空白帧,在该帧下 新建一个画布,

f6插入关键帧

播放是回车建

帧:就是普通帧,延续前一个关键帧的状态

一个关键帧11个帧(普通帧)就是一个帧,改变其中任何一个帧的位置,就是对关键帧改变,

两个图像,只要颜色相同,就会融合,颜色不同,就会相切

所处状态是场景,当新建一个原件后,就变为原件区场景了,该原件区有时间轴,帧动画,和场景的时间轴是两个东东 

新建一个原件后,库里就有原件了

新建一个原件后,先选中原件,点击信息面板,点击信息面板中的右下角方块,x,y填入00,这个原件就在该场景中居中了,这个场景是没有边界的

新建一个原件,布好局后,点击场景,原件面板消失了,但是该原件在库中保存了,双击该原件,就进入原件场景了,复制粘贴 就把该原件复制到场景了

点击右上交的原件1 2 就能切换到原件了,点击又上交的场景,就切换到场景了,对原件的改变,会直接影响到场景中该原件

当选中场景中的某个原件,点击分离操作,这个原件就分离了原件,在对原件的改变,该分离的原件就不变化了

在场景中双击原件,可以以场景其他的物件为参照物,来修改边界,场景的其他物件是灰的不能拖地,只有该原件是可以拖动的

选中图像 右键转换为原件  ,就把图像转换为原件了了

如果两个原件都要做动画,那么这两个原件必须在不同的图层,而且,在不同图层,可以设置同一时间段的动画

必须是原件或组合,才可以实现动作补间动画

一般不推荐组合来实现动作补间动画,而采用原件

点阵图是不能做补间动画的,只有选中该图像,ctrl+G转换为组合,才能使用


只有时间轴下面的方块中有圆圈时,才能加入图像,加入图像后,在另外的地方点击右键,创建关键帧,就是在原位复制一个图像,然后你移动到其他位置,在这两个关键帧之间插入传统补件,这个图像会按照你移动的方向移动到下一个关键帧


创建多变形选择多边形工具,打开属性面板,选择选项,选择星形图像,填入5,就能画出五角星了,点击场景,拉入钢材创建的原件,在24帧处右击增加 插入关键帧,就插入了一阵,在24帧处平移该图像到你想要的位置,然后在这两个关键帧之间,点击右键插入传统补件帧,就插入了传统帧了 ,形成动画了

点击中间的传统补件帧,属性,就能选择他是否旋转了

选择最后一桢,在点击该帧下的图像,选择属性面板,把他的alapha值 透明度条为零,那么他在动画中会自动变透明的

点击传统的补件动画,可以设置运动过程中的缓动,100表示最后慢慢移动,-100表示开始缓慢移动,插入音乐 ,图像运动中是否旋转,

而点击关键帧的属性可以设置该图像的属性,包括颜色,透明度等


如果场景中的关键帧只有一桢,选择库,选择影片剪辑,就可以播放许多帧了

如果场景中只有一桢,那么图像动画只能播放一桢

影片剪辑是为了创建循环播放的片段

图像动画是为了创建播放一次 或者多次,或者半次的动画

影片剪辑只有一桢时,ctrl+enter是可以播放的,而普通的enter是不能播放的


选择关键帧或空白关键帧,在选择窗口==》动作脚本 ===》对关键帧的图片进行动作程序动作控制

影片剪辑中的stop()函数加到最后一帧上,这个影片剪辑只能在场景中播放一次
























标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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