Flash打造美女影片指导进度条

本文介绍如何使用Flash创建一个带有进度条的加载动画。首先准备一张图片并导入到舞台上,通过调整透明度和帧数来实现渐显效果。接着利用遮罩技术制作进度条,并通过ActionScript代码动态更新进度百分比。
我们制作一个好看的影片导入进度条。
  先看效果。
[img]/Files/BeyondPic/2007-6/5/20070603234254_01.gif[/img]
  准备一幅图片:
[img]/Files/BeyondPic/2007-6/5/20070603234504_02.jpg[/img]
  然后导入到舞台,用鼠标选中该图,然后打开对齐面板,设置如下。
[img]/Files/BeyondPic/2007-6/5/20070603234736_02.gif[/img]
  然后按F8转换为电影剪辑元件,名字为picture_inside_mc。然后按Ctrl+J修改文档属性。
[img]/Files/BeyondPic/2007-6/5/20070603234955_03.gif[/img]
  然后按Ctrl+F8建立一个picture_mc的影片剪辑元件,开始编辑该影片剪辑元件,把图片(picture_inside_mc)的Alpha值设置为35%。然后把帧延伸到100帧。然后再建立一个层,把picture_inside_mc在放到该图层,延伸到100帧,然后再建立一个层制作一个黑色矩形图片元件,使它从左向右移动正好盖住picture_inside_mc的图形,然后制作遮照,最后再建立一个图层,制作进度条文字显示。
[img]/Files/BeyondPic/2007-6/5/20070603235935_04.gif[/img]
  进度条文字设置如下。
[img]/Files/BeyondPic/2007-6/5/20070604000031_05.gif[/img]
  然后在主场景中设置两个图层,下面的图层放picture_mc影片剪辑元件,并且给第一帧加上Action,上面图层,第一帧是空白关键帧,第2帧添加同样的Action:
stop();
  然后选择picture_mc影片剪辑元件,打开动作面板,添加如下Action。
onClipEvent (load) {
total = _root.getBytesTotal();
} onClipEvent (enterFrame) {
loaded = _root.getBytesLoaded();
percent = int(loaded/total*100);
percen1 = ""+percent+"%";
gotoAndStop(percent);
if (loaded == total) {
_root.gotoAndPlay(2);
}
}
本文转自:http://www.5uflash.com/flashjiaocheng/Flash-loadingjiaocheng/2072.html
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法的新型异构分布式系统任务调度算法,并提供了Matlab代码实现。文章重点围绕异构环境中任务调度的优化问题,利用遗传算法进行求解,旨在提高资源利用率、降低任务完成时间并优化系统整体性能。文中详细阐述了算法的设计思路、编码方式、适应度函数构建、遗传操作流程及参数设置,并通过仿真实验验证了该算法相较于传统方法在调度效率和收敛性方面的优越性。此外,文档还列举了大量相关领域的研究案例和技术应用,涵盖电力系统、路径规划、车间调度、信号处理等多个方向,体现出较强的技术综合性与实践价值。; 适合人群:具备一定编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事智能优化、分布式系统调度、电力系统、自动化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决异构分布式系统中的任务调度优化问题;②学习遗传算法在实际工程问题中的建模与实现方法;③为科研项目提供算法参考与代码复现支持;④拓展多领域交叉应用的研究思路。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注适应度函数设计与遗传操作流程,并尝试在不同场景下调整参数以观察性能变化。同时可参考文中列出的相关研究方向进行延伸探索,提升综合应用能力。
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