PhotoShop与FLASH做飘动的云.非常真实

Flash动画教程
最新推荐文章于 2025-09-20 23:40:06 发布
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本文提供了一个Flash动画教程的预览图及源文件下载链接。
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[url=http://www.flashempire.com/school/img4/2004052001.fla]源文件下载[/url]
本文转自：http://www.5uflash.com/flashjiaocheng/Flashdonghuajiaocheng/1101.html
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Flash Platform 游戏开发入门
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用C语言写一个查单词的小demo
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电脑小问题不求人
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电脑小问题不求人--鼠标.软驱.打印机.硬盘.风扇.常见事故处理鼠标鼠标的故障分析与维修比较简单，大部分故障为接口或按键接触不良、断线、机械定位系统污垢等原因造成的。少数故障为鼠标内部元器件或电路虚焊造成的，这主要存在于某些劣质产品中，其中尤以发光二极管、IC电路损坏居多。 　鼠标按键失灵怎么办  　1、鼠标按键无动作，这可能是因为鼠标按键和电路板上的微动开关距离太远，或点击开
网络编程_8(项目附件)
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dict.txt abandonment n.放弃 abbreviation n.缩写 abeyance n.缓办，中止 abide v.遵守 ability n.能力 able adj.有能力的，能干的 abnormal adj.反常的，变态的 aboard adv.船(车)上 abolish v.废除，取消 abolition n.废除，取消 abortion n.流产 abortive adj.无效果的，失败的 about prep.关于，大约 ab
英语词汇表
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A a (an) art. 一（个、件……） abandon v. 放弃，抛弃 ability n. 能力； 才能 able a. 能够；有能力的 abnormal a. 不正常的 aboard prep. 在（或上）船，飞机，火车等 abolish v. 废除 abortion n. 流产 about ad. 大约；到处；四处prep. 关于；
【AI】谷歌「纳米香蕉」封神！500万盲测登顶，图像生成进入「角色永生」时代
热爱技术、喜欢学习、乐于分享
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传统AI生成的人物，换个角度就「五官离家出走」。而Nano Banana通过动态特征锚定技术，实现角色在光照、角度、环境商业价值：广告商可用同一虚拟模特生成百种造型，成本直降80%创作革命：手办设计师输入「1/7比例机甲战士」，AI自动生成三视图+场景渲染图，纹理误差<0.3mm案例：某游戏公司用Nano Banana生成主角「从新手村到最终战」全系列形象，迭代效率提升300%。Nano Banana的恐怖之处，不在于它能生成多美的图片，而在于它让每个人都能低成本实现创意闭环。
字典查询（部分）
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#include #include #include using namespace std; const int enMax=46; const int chMax=256; const int attrMax = 66; const int spaceMax = 100; const int inputMax = 30; char atrrSum[13][attrMax]= {"n.","
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a [Ai, 4, 1n, 4n] art.一(个)；任何一(个)；每一(个) abandon [4'b1nd4n] vt.离弃，丢弃；遗弃，抛弃；放弃 ability [4'biliti] n.能力，本领；才能，才智 able ['Aib4l] a.能够…的，得以…的；有才干的 aboard [4'b3:d] prep. adv.在(船、飞机、车)上，上船等 about [4'b2ut
Photoshop、flash-知识点.doc编程资料
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Photoshop、flash操作题知识点.doc编程资料
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学习flash和photoshop心得体会范文.doc
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【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
11-26
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）
11-26
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
最新发布
11-26
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）
11-26
【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）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学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
【大数据搜索技术】Elasticsearch7.8安装部署与集群管理：基于CentOS的分布式搜索引擎配置及性能优化实践
11-26
内容概要：本文详细介绍了Elasticsearch 7.8的安装部署及核心功能应用，涵盖环境准备、解压配置、启动优化、集群搭建、分片管理、健康监控等内容，并结合Kibana和Logstash构建完整的ELK日志分析体系。文章还讲解了中文分词器IK的使用、快照备份与恢复机制，以及如何通过Filebeat采集Nginx等服务的日志数据并进行可视化展示，系统性地呈现了Elasticsearch在实际生产环境中的部署与运维流程。; 适合人群：具备Linux基础和一定运维经验的技术人员，尤其是从事日志分析、搜索系统搭建或中间件维护的开发与运维工程师；适合初学者入门Elasticsearch及相关生态组件。; 使用场景及目标：①掌握Elasticsearch单节点与集群环境的安装与配置；②理解索引、分片、副本等核心概念并应用于实际业务；③构建基于Filebeat+Logstash+ES+Kibana的日志采集与分析链路；④实现数据的备份恢复与中文检索功能； 阅读建议：建议按照文档顺序逐步操作，重点关注配置参数调优与常见错误处理（如权限、虚拟内存限制），动手实践集群部署与日志采集流程，结合Kibana进行数据验证与可视化分析，加深对ELK生态协同工作的理解。
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