FLASH AS3网站分辨率自适应

最新推荐文章于 2021-06-18 05:13:27 发布
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本文介绍了如何通过简单的代码实现Flash舞台上元素的不变形缩放，包括设置scaleMode为NO_SCALE来防止舞台缩放时元件变形，以及使用align属性将舞台对齐到左上角。
只要在第一帧加上一句：stage.scaleMode=StageScaleMode.NO_SCALE      即可舞台放大元件不变形。
stage.align=StageAlign.TOP_LEFT  让舞台左上角对齐
flashAS2和AS3的自适应分辨率改变元件
04-09
通过理解AS2和AS3中的舞台尺寸、事件监听和元件属性，我们可以创建出能够自适应不同分辨率的SWF文件。无论是在网页、桌面应用还是移动设备上，这样的功能都能确保用户在任何屏幕尺寸下都能获得良好的视觉体验。记住...
flash as3 屏幕分辨率自适应 Event.RESIZE 事件（转）
斗战圣Q
11-04 4169
假设已经存在  left_mc  和  right_mc  两影片剪辑，且注册点在左上角，于是我们想达到不论播放器窗口如何放大与缩小，这两个影片剪辑永远一个在左上角，一个在右上角的效果。 代码如下： import flash.display.StageScaleMode; import flash.events.Event; stage.scaleMode
窗口根据屏幕分辨率自动调整大小
flyingsky00的专栏
06-05 890
double xrate ; double yrate ; //构造函数中Rectangle rect = new Rectangle();            rect = Screen.GetWorkingArea(this);            xrate = rect.Width / 1024.0;            yrate = rect.Height / 738
FLASH AS3网站分辨率自适应StageScaleMode
学习记录
10-10 3623
控制舞台缩放比例 当调整呈现 Flash Player 或 AIR 的屏幕部分的大小时，Flash Player 或 AIR 会自动调整舞台内容来加以补偿。Stage 类的 scaleMode 属性可确定如何调整舞台内容。此属性可以设置为四个不同值，如 flash.display.StageScaleMode 类中的常量所定义。 对于三个 scaleMode 值（StageScaleMod
flash自适应屏幕 html,flash自适应分辨率方法大集合
weixin_33431149的博客
06-15 782
flash自适应分辨率方法大集合1.thisin的办法在flash中写：程序代码if (System.capabilities.screenResolutionX>=1024) {Stage.scaleMode = “noScale”;}但是必须设置body里面margin的值得都等于0，加CSS到网页也行2.蓝色月光的办法：也是在FLASH中写AS：程序代码var listen:Objec...
网站分辨率 自适应 StageScaleMode
weixin_34205076的博客
05-14 164
控制舞台缩放比例 当调整呈现 Flash Player 或 AIR 的屏幕部分的大小时，Flash Player 或 AIR 会自动调整舞台内容来加以补偿。Stage 类的scaleMode属性可确定如何调整舞台内容。此属性可以设置为四个不同值，如 flash.display.StageScaleMode类中的常量所定义。 对于三个scaleMode值（StageScaleMode....
html设置flash自适应,SWF自适应布局技巧 (Rapid Flash Development)快速Flash开发
weixin_35215225的博客
06-18 308
铺满浏览器屏幕的Flash可以通过设置引用Flash参数中的width和height为100%来实现.但是,光做这点是不够的,原因是Flash的内部的界面部局,尚没有如此智能(指的是非FLEX PROJECT,如ActionScript Project或用Flash IDE编译的项目等). 今天,用户的浏览器分辨率主要为1024*768和1280*1024,还有一些老外用那种非常宽大的浏览器:想让...
使用Flash，Flex Builder和AS3创建自适应的用户界
iteye_9973的博客
01-04 249
一、概述 1.1 关于作者 James O’Reilly，Adobe认证专家，SynergyMedia公司（一家位于纽约的Flash咨询和培训公司）的首席技术官（CTO）。他的Blog（jamesor.com）中收集了许多他本人关于Flash和Flex开发的经验和思考。 随着用户体验需求的提高，越来越多的开发者在思考和探索如何在web中实现如同桌面应用那样丰富体验的方法。而本文正是关于这方面的内...
AS3开源3D柱状图：自适应数据新增解决方案
5. **响应式设计** - AS3代码库应支持响应式设计，使得柱状图能够在不同分辨率和不同大小的设备上表现得当。 #### 实现自适应新增的AS3柱状图的关键技术点 实现自适应新增功能的AS3柱状图代码，其核心技术点通常...
Flash AS3实现的Way3D全景3D相册源码
在本例中，使用AS3和Away3D实现的3D相册具有带背面的图片显示以及自适应不同屏幕分辨率的能力。 6. 鼠标拖拽交互： 在Web和应用程序中，通过鼠标拖拽来实现元素的移动是一种常见的交互方式。在本例中，用户可以通过...
实现Flash元件自动适应分辨率与位置改变
标题中提到的"flashAS2和AS3的自适应分辨率改变元件"是关于Adobe Flash技术的两个不同版本的ActionScript编程实践。ActionScript是一种编程语言，主要由Macromedia公司开发，并被广泛用于Adobe Flash平台。在本知识...
medici.zip
12-19
medici.zip
STM32电机库无感代码注释无传感器版本龙贝格观测三电阻双AD采样前馈控制弱磁控制斜坡启动
12-19
STM32电机库无感代码注释无传感器版本龙贝格观测三电阻双AD采样前馈控制弱磁控制斜坡启动内容概要：本文档为一份关于STM32电机控制的无传感器版本代码注释资源，聚焦于龙贝格观测器在永磁同步电机（PMSM）无感控制中的应用。内容涵盖三电阻双通道AD采样技术、前馈控制、弱磁控制及斜坡启动等关键控制策略的实现方法，旨在通过详细的代码解析帮助开发者深入理解基于STM32平台的高性能电机控制算法设计与工程实现。文档适用于从事电机控制开发的技术人员，重点解析了无位置传感器控制下的转子初始定位、速度估算与系统稳定性优化等问题。; 适合人群：具备一定嵌入式开发基础，熟悉STM32平台及电机控制原理的工程师或研究人员，尤其适合从事无感FOC开发的中高级技术人员。; 使用场景及目标：①掌握龙贝格观测器在PMSM无感控制中的建模与实现；②理解三电阻采样与双AD同步采集的硬件匹配与软件处理机制；③实现前馈补偿提升动态响应、弱磁扩速控制策略以及平稳斜坡启动过程；④为实际项目中调试和优化无感FOC系统提供代码参考和技术支持； 阅读建议：建议结合STM32电机控制硬件平台进行代码对照阅读与实验验证，重点关注观测器设计、电流采样校准、PI参数整定及各控制模块之间的协同逻辑，建议配合示波器进行信号观测以加深对控制时序与性能表现的理解。
自定义button样式，round-corners按钮
12-19
下载前必看：https://pan.quark.cn/s/cbeecb3ae425 GSCaptchaButton 功能 倒计时 自动禁用/启用按钮 自定义文字 使用方法 无论是自定义控件还是 xib，将继承自 UIButton 改为 GSCaptchaButton 开始倒计时 手动结束 判断是否处于倒计时状态 要求 Master iOS 8.0+ Xcode 10 (Swift 4.2 - 5.0) 安装 CocoaPods: 在 中增加: 手动 将 文件拖入你的项目
电气设备故障检测.zip
最新发布
12-19
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
FCN网络实现（PyTorch）
12-19
下载方式：https://pan.quark.cn/s/abd8d67e2b79 pytorch FCN easiest demo 不断更新中~ 这个repo是在读论文Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation时的一个pytorch简单复现，数据集很小，是一些随机背景上的一些包的图片（所有数据集大小一共不到80M），如下图 数据集示意图 关于此数据集详细信息，见数据集 根据论文实现了FCN32s、FCN16s、FCN8s和FCNs 部分代码参考了这个repo 使用visdom可视化，运行了20个epoch后的可视化如下图： 可视化1 可视化2 如何运行 1 我的运行环境 Windows 10 CUDA 9.x （可选） Anaconda 3 （numpy、os、datetime、matplotlib） pytorch == 0.4.1 or 1.0 torchvision == 0.2.1 visdom == 0.1.8.5 OpenCV-Python == 3.4.1 2 具体操作 打开终端，输入 打开另一终端，输入 若没有问题可以打开浏览器输入来使用可视化 3 训练细节 训练细节 数据集 training data来自这里，ground-truth来自这里。 链接中提供的图片中，部分ground-truth的有误，而且部分有ground-truth的图片没有对应training data的图片，将这些有错误的图片分别剔除，重新编号排序之后剩余533张图片。 之后我随机选取了67张图片旋转180度，一共在training data和ground-truth分别凑够600张图片（0.jpg ~...
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