flash通过外部文本动态载图片

本文介绍了一种使用Flash实现图片轮播的方法。通过创建文本文件存储图片信息,并利用Flash加载这些信息来实现图片的自动更新。文章详细介绍了从创建文本文件到完成Flash文件制作的全过程。
 
平时做图片展示或者图片新闻时,会经常的更新flash 里的图片信息,但是如果每次都手动添加,实在麻烦了点.现在很多网站用得比较多,就是新浪网上的图片新闻滚动的flash.我今天也做了个上下滚动的图片展示.
[1b]一、首先创建一个文本文件,用来存储图片信息,这个文件可以通过后台程序(如PHP)来修改生成。[/1b]
新建文本文件名为imginfo.txt
以下是文本内容,是图片名称和描述的序列:
[1b]Code:[/1b]
&imgvar=1.png,图片一|2.png,图片二|3.png,图片三|4.png,图片四
[1b]二、创建flash文件[/1b]
在主场景中分别建立“下一张按钮(btn_next)”“上一张按钮(btn_previous)”以及用来载入图片的空MC(image)和显示图片描述的动态文本框(var=imagetxt).
然后在主时间轴第一帧写如以下代码:
1.载入图片的文本信息文件,然后转换成二维数组。
[1b]Code:[/1b]
2.加入上一张及下一张按钮的动作
[1b]Code:[/1b]
OK,把所有文件放在同一目录,输出后就可以了。
源文件下载
 var j=0;
btn_previous.onPress=function(){
trace(j);
if(j
}
btn_next.onPress=function(){
//trace(j);
if(j>=img_array.length-1){j=-1;}
_root.image.loadMovie(imginfo_array[j+1][0]);
_root.imagetxt=imginfo_array[j+1][1];
j++;
}
 System.useCodepage=true;
var lv_img=new LoadVars();
_global.img_array=new Array();
_global.imginfo_array=new Array();
lv_img.onLoad=function(success){
if(success){
trace("载入成功!");
img_array=this.imgvar.split("|");
for(i=0;i
}else{
trace("信息载入失败!");
}
}
lv_img.load("imginfo.txt");//载入文本信息文件
本文转自:http://www.5uflash.com/flashjiaocheng/Flashyingyongkaifa/1043.html
【数据驱动】【航空航天结构的高效损伤检测技术】一种数据驱动的结构健康监测(SHM)方法,用于进行原位评估结构健康状态,即损伤位置和程度,在其中利用了选定位置的引导式兰姆波响应(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于数据驱动的结构健康监测(SHM)方法,利用选定位置的引导式兰姆波响应对航空航天等领域的结构进行原位损伤检测,实现对损伤位置与程度的精确评估,相关方法通过Matlab代码实现,具有较强的工程应用价值。文中还提到了该技术在无人机、水下机器人、太阳能系统、四轴飞行器等多个工程领域的交叉应用,展示了其在复杂系统状态监测与故障诊断中的广泛适用性。此外,文档列举了大量基于Matlab/Simulink的科研仿真资源,涵盖信号处理、路径规划、机器学习、电力系统优化等多个方向,构成一个综合性科研技术支持体系。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事航空航天、结构工程、智能制造、自动化等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用于航空航天结构、无人机机体等关键部件的实时健康监测与早期损伤识别;②结合兰姆波信号分析与数据驱动模型,提升复杂工程系统的故障诊断精度与可靠性;③为科研项目提供Matlab仿真支持,加速算法验证与系统开发。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码实例,深入理解兰姆波信号处理与损伤识别算法的实现流程,同时可参考文中列出的多种技术案例进行横向拓展学习,强化综合科研能力。
【无人机论文复现】空地多无人平台协同路径规划技术研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“空地多无人平台协同路径规划技术”的研究展开,重点在于通过Matlab代码实现对该技术的论文复现。文中详细探讨了多无人平台(如无人机与地面车辆)在复杂环境下的协同路径规划问题,涉及三维空间路径规划、动态避障、任务分配与协同控制等关键技术,结合智能优化算法(如改进粒子群算法、遗传算法、RRT等)进行路径求解与优化,旨在提升多平台系统的协作效率与任务执行能力。同时,文档列举了大量相关研究主题,涵盖无人机控制、路径规划、多智能体协同、信号处理、电力系统等多个交叉领域,展示了该方向的技术广度与深度。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和路径规划背景的研究生、科研人员及从事无人机、智能交通、自动化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于学术论文复现,帮助理解空地协同路径规划的核心算法与实现细节;②支撑科研项目开发,提供多平台协同控制与路径优化的技术参考;③作为教学案例,辅助讲授智能优化算法在无人系统中的实际应用。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法实现流程与参数设置,同时可参照文中列出的其他相关研究方向拓展技术视野,建议按目录顺序系统学习,并充分利用网盘资源进行仿真验证。
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