Flash浇筑效果的制作教程

本教程详细介绍如何使用Flash创建一个带有浇筑效果的文字动画。包括设置背景、制作文字、添加线条、绘制图形、使用遮罩层及补间动画等步骤。
看看效果:
[1b]源文件下载:
[img]/uploads/allimg/080329/1611190.gif[/img]
 [/1b]
[url=http://www2.flash8.net/UploadTeach/200709/20070909165211806.rar][1b]浇筑效果.rar[/1b][/url]
一、新建一个空白的FLASH文档,把背景色设为黑色,其它默认。
二、点选文本工具,选择好字体,字号,把填充色设为红色,然后在舞台打上“FLASH”,调整好位置。图1:
 
[img]/uploads/allimg/080329/1611191.jpg[/img]
三、单击下舞台上的字,然后按两次Ctrl+B取消字体组合,记住,要连按两次喔。图2: 
[img]/uploads/allimg/080329/1611192.jpg[/img]
四、选择墨水瓶工具,然后选择线条的填充颜色为白色,然后在字周围填充上白色的线条。图3: 
[img]/uploads/allimg/080329/1611193.jpg[/img]
五、填充好白色线条后,按Shift不放,把字周围的线条都选取出来,然后按Ctrl+X剪切,新建一个图层2,点击图层2第一帧,然后按Ctrl+Shift+V把刚剪切的线条粘帖到原处。最后把图层2移到图层1下面。图4:
[img]/uploads/allimg/080329/1611194.jpg[/img]
六、新建图层3,把图层3放在图层2上面,然后在图层3绘制一个矩形,矩形要比字大一点,把矩形放在字下边。图5 :
[img]/uploads/allimg/080329/1611195.jpg[/img]
七、分别在图层1和图层2第70帧插入帧,在图层3第45帧插入关键帧,然后把图层3第45帧中的矩形向上移,移到到字全盖住为止。点击图层3第1帧到45帧中任意一帧,插入补间形状动画。然后右击图层3,选择遮罩层。图6:
[img]/uploads/allimg/080329/1611196.jpg[/img]
图7:
[img]/uploads/allimg/080329/1611197.jpg[/img]
八、新建图层4,选择白色的线条,红色的填充色,绘制如图的小桶。图8:
[img]/uploads/allimg/080329/1611198.jpg[/img]
九、绘制好小桶后,把小桶的边缘线条选取起来,然后按Ctrl+X剪切,新建一个图层5,点击图层5第一帧,然后按Ctrl+Shift+V把刚剪切的线条粘帖到原处。最后点选图层4中的小桶按F8把它们转为图形元件,按图层5中的小桶边缘按F8把它们转为图形元件。图9 :
[img]/uploads/allimg/080329/1611199.jpg[/img]
十、分别在图层4和图层5第45帧插入关键帧,然后同时选中这两帧,也就是图层4和5的第45帧,在这一帧中把小桶的位置用变形工具调整好,然后分别在图层4和图层5的1到45帧中任意一帧右击插入补间动画。图10 :
[img]/uploads/allimg/080329/16111910.jpg[/img]
十一、在图层4上新建一个图层6,然后在图层6第一帧中绘制一个小矩形,这个小矩形要比小桶大一点,把小矩形放在小桶上。图11 :
[img]/uploads/allimg/080329/16111911.jpg[/img]
十二、在图层6第45帧插入关键帧,在这一帧中把小矩形向下移,移到小桶下边。图12 :
本文转自:http://www.5uflash.com/flashjiaocheng/Flashdonghuajiaocheng/1285.html
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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