创建人物特写视频flash教程(五)

现在您已创建了该视频,下面介绍了如何在 Flash Professional 8 中使用视频导入向导创建 FLV:
打开一个新的 Flash Professional 8 文档,然后选择“文件” › “导入” › “导入视频”以打开视频导入向导。当“选择视频”对话框打开时,单击“浏览”按钮并导航到特写视频。打开该对话框时,单击“下一步”按钮以进入“部署”屏幕。一般情况下,会询问您如何在 Flash Player 8 中播放该视频。
选择“从 Web 服务器渐进式下载”选项,并单击“下一步”以打开“编码”屏幕。
此屏幕是创建包含 alpha 通道的 FLV 文件的位置 (请参见图 17)。有关 Flash Professional 8 和具有 alpha 通道的 FLV 文件,有以下几个规则可以遵循:
选择其中一个 Flash 8 配置文件。默认设置为 Medium Quality,它将 FLV 的数据速率限制为 400 kbps,并使用 On2 VP6 编解码器。
只有 Alpha 通道使用 On2 VP6 编解码器时,才能将它们添加到 FLV 文件中。即使这是编码器的默认编解码器,这时也不能单击“下一步”。
必须显式告诉 Flash Professional 8,将 alpha 通道包含在 Flash 视频编码器的“高级设置”区域中。
[img]/uploads/allimg/100131/2333330.gif[/img]
[1b]图 17。[/1b] 所有 Flash 8 配置文件都使用 On2 VP6 编解码器,要求该编解码器在 Flash 视频中包含 alpha 通道
单击“显示高级设置”按钮以显示高级设置。选择位于“视频编解码器”弹出菜单下的“对 Alpha 通道进行编码”选项 (请参见图 18)。
[img]/uploads/allimg/100131/2333331.gif[/img]
[1b]图 18。[/1b] 在 Flash 视频编码器的“高级设置”区域中选择“对 Alpha 通道进行编码”选项。
单击“下一步”以打开“设置外观”屏幕。alpha 通道选择“无” (这毕竟是简单的特写) ,然后单击“下一步”。
[1b]注意:[/1b] 这些外观是播放控件。该列表包含 27 个您可能将其应用于视频的控件样式。选择“无” (我在此处执行的操作) 假定视频自动播放,而且用户无权做出此决定。我只选择“无”,因为我想看看该技术是否能发挥作用。
其他外观是自解释的。它们分为两类:位于视频顶部的控件和位于视频下的控件。当用户在运行时在视频上移动光标时,位于视频顶部的外观开始可见,而位于视频下的那些外观在外观名称中包含“External”。选择外观样式时,您将通过预览看到它。请注意,您需要在视频组件下的舞台上留出大约 35 个像素的空间,以适应外部的外观样式。如果不这样做,则外观将被切断或根本不显示。这是因为所有外观都是外部 SWF 文件。
应用外观样式后,将该外观的 SWF 从 Flash 应用程序文件夹复制到与包含该视频的 SWF 相同的文件夹中。必须将包含该视频的 SWF 以及包含该外观的 SWF 上传到 Web 服务器。
出现的下一个屏幕会请您确定保存文件的位置。单击“完成”以打开“另存为”对话框。输入 FLA 文件的名称 (FLV 将被给定相同的名称) 并单击“保存”。
将为您显示 FLV 创建的进度 (请参见图 19)。创建 FLV 之后,“Flash 视频编码进度”对话框关闭,您返回到舞台上,其中 FLVPlayback 组件可见。
[img]/uploads/allimg/100131/2333332.gif[/img]
[1b]图 19。[/1b] FLV 编码过程的进度
要查看您的遮罩是否“获得”,请在该视频下添加一个新层,并在该新层上放置一个图像。我使用 图 20 中 Community MX 的图形。放在包含 alpha 通道的视频下的内容将变得可见。
保存该文件并按下 Control+Enter (Windows) 或 Command+Return (Mac OS) 以预览特写视频 (请参见图 20)。
[img]/uploads/allimg/100131/2333333.jpg[/img]
[1b]图 20。[/1b] Tom 的特写祝贺您!您已用 alpha 通道创建了 Flash 视频文件,它可以显示特写后的所有图像。要学习如何用 Flash 8 视频编码器对视频进行编码,请阅读下一节。
本文转自:http://www.5uflash.com/flashjiaocheng/Flashyingyongkaifa/5371.html
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/dab15056c6a5 用户画像(User Profile)是大数据领域关键概念,是基于用户多维度信息如行为数据、偏好、习惯等构建的虚拟代表。它是数据分析重要工具,能助企业深度理解用户,实现精准营销、个性化推荐及服务优化。其源码涵盖以下内容:一是数据收集,需大量数据支撑,常借助Flume、Kafka等日志收集系统,实时或批量收集用户浏览记录、购买行为、搜索关键词等数据;二是数据处理与清洗,因数据源杂乱,需用Hadoop、Spark等大数据处理框架预处理,去除噪声数据,统一格式,保障数据质量;三是特征工程,为构建用户画像关键,要挑选有意义特征,像用户年龄、性别、消费频率等,且对特征编码、标准化、归一化;四是用户聚类,用K-means、DBSCAN等算法将用户分组,找出行为模式相似用户群体;是用户建模,借助决策树、随机森林、神经网络等机器学习模型对用户建模,预测其行为或需求;六是用户画像生成,把分析结果转为可视化用户标签,如“高消费能力”、“活跃用户”等,方便业务人员理解。 其说明文档包含:一是项目背景与目标,阐述构建用户画像原因及期望效果;二是技术选型,说明选用特定大数据处理工具和技术栈的理由;三是数据架构,描述数据来源、存储方式(如HDFS、数据库)及数据流图等;四是实现流程,详述各步骤操作方法和逻辑,含代码解释及关键函数功能;是模型评估,介绍度量用户画像准确性和有效性方式,像准确率、召回率、F1分数等指标;六是应用场景,列举用户画像在个性化推荐、广告定向、客户服务等实际业务中的应用;七是注意事项,分享开发中遇问题、解决方案及优化建议;八是结果展示,以图表、报表等形式直观呈现用户画像成果,展现用户特征和行为模式。 该压缩包资源对学习实践用户画像技术价值大,既可助人深入理解构建过程,又能通过源码洞察大数据处
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