在线flash MP3播放器教程05

本文介绍如何使用Flash中的LoadVars类从外部文本文件加载歌曲,并通过示例代码详细展示了整个过程,包括动态更新音量和播放状态。

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第五节 使用LoadVars类从外部文本中载入歌曲
    LoadVars类的使用方法很多教程都已经讲过,这里就不再重复;我们现在使用的是载入外部文本文件的方法(以后会陆续讲到使用XML和ACCESS),因为需要更改载入的歌曲名字,以前写出的代码将会有部分更改,下面直接给出全部代码和新增加部分的注释:
    1、在上面例子中制作的影片里再建立一个动态文本框,取事例名称为” State_txt”
然后将以前的AS代码全部删除,写入如下代码:
[color="#000080"]var my_sound:Sound = new Sound();
var sound_volume:Number = my_sound.getVolume();
var second:Number = 0;
volume_txt.text = "现在的音量是:[/color]
"+sound_volume+"%";
var second:Number = 0;
this.start_btn.onRelease = function() {
       my_sound.start(second);
};
this.paush_btn.onRelease = function() {
       second = my_sound.position/1000;
       my_sound.stop();
};
this.stop_btn.onRelease = function() {
       second = 0;
       my_sound.stop();
};
onEnterFrame = function () {
       my_mc._xscale = my_sound.position/my_sound.duration*100;
};
Volmax_btn.onRelease = function() {
       sound_volume += 5;
       if (sound_volume>100) {
              sound_volume = 100;
       }
       volume_txt.text = "现在的音量是:"+sound_volume+"%";
       my_sound.setVolume(sound_volume);
};
Volmin_btn.onRelease = function() {
       sound_volume -= 5;
       if (sound_volume现在的音量是:"+sound_volume+"%";
       my_sound.setVolume(sound_volume);
};
var my_lv:LoadVars = new LoadVars();
//声明一个LoadVars对象
var file_str:String = new String();
//声明一个字符串,用于存储载入进来的歌曲文件名
my_lv.onLoad = function(ok) {
       //外部文本开始载入的时候执行
       if (ok) {
              //载入成功的时候
              file_str = my_lv.filename;
              //将文本文件里的filename变量的值传递给file_str变量
              State_txt.text = "正确载入"+file_str;
              //在状态文本里显示当前状态
              my_sound.loadSound(file_str, true);
              //开始载入歌曲
       } else {
              //如果载入外部文件失败
              State_txt.text = "连接数据错误!请检查!";
              //显示状态文本的内容为"连接数据错误!请检查!"
       }
};
my_lv.load("filelist.txt");
//开始载入外部文件,文件名为"filelist.txt"
2、  在相同目录下建立一个文本文件,取名为”filelist.txt”,在这个文本文件里输入如下字符信息:
   filename=test.mp3
  
   
本文转自:http://www.5uflash.com/flashjiaocheng/Flashyingyongkaifa/1202.html
内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
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