fms摄像头

最近应手头一个项目要求,从昨天起开始学习Flash Media。这项技术虽然以前搞学习系统的时候听说过,但从未系统学习。我对Flash本身就相当陌生,除了能用它作简单AD条或站点Logo外,几乎对其它一无所知。这次学起来较吃力,几乎是从头学起。对于Flashcom,国内相关资料虽然很少,但找了一晚上还是有点收获的,现记录如下:

笔记:如何建立一个简单的application,实现flash在本地读取摄像头,并且publish到服务器,通过服务器再显示到本地。

1、安装FlashMediaServer2,可以到这个帖子下载。安装过程中需要输入name和password,下一步是服务器的端口(1935),和管理员管理服务器的端口(1111),默认就可以了,到这里最好再做一件事情,在防火墙中把这两个端口打开,为了以后方便。下一步安装目录默认,安装结束。

2、找到C:/Program Files/Macromedia/Flash Media Server 2/applications ,新建文件夹,取名字为myfirstApp,在myfirstApp里新建main.asc文件,在里边写上load("components.asc");就可以了。

3、在「开始」菜单/程序/Flash Media Server 2里,分别启动Start Flash Media Admin Server 2和Start Flash Media Server 2之后,点击Management Console.lnk,此时弹出的就是Media Server 2的管理程序。输入serverName:akins,Server Address:127.0.0.1,username password。登陆后,在程序左下方有个New Instance...,点击后向上弹出菜单,点击myfirstApp。这个就是在第2部我们建立的application。

4、在D:/Project下新建文件:test_060304.fla,拉入2个video组件,分别起名字为local_video和server_video。在帧上写上如下代码:

var client_cam:Camera = Camera.get();//获取摄像头

client_cam.setMode(176, 144, 20);//三个参数分别为摄像头捕捉的宽度高度帧率

client_cam.setQuality(57000, 1);//设置带宽和质量

local_video.attachVideo(client_cam);//向本地local_video添加摄像头图像

_global.Username="akins";

doConnect();

publishMe();

playMe(_global.Username);

function doConnect() {

client_nc = new NetConnection();//建立连接对象

client_nc.onStatus = function(info) {

trace("Level: "+info.level+newline+"Code: "+info.code);

};

client_nc.connect("rtmp://127.0.0.1/myfirstApp");

out_ns = new NetStream(client_nc);

in_ns = new NetStream(client_nc);

}

function publishMe() {

out_ns.attachVideo(client_cam);

out_ns.publish(_global.Username);

}

function playMe(toPlay) {

server_video.attachVideo(in_ns);

in_ns.play(toPlay);

}

Ctrl+Enter发布,完成。

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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