电子杂志ZineMaker 2006 .EXE转成.SWF

本文介绍了使用EBookEditPro和ZineMaker2006进行电子书制作的方法,并分享了将.EXE格式电子书转换为.swf格式以便在线浏览的经验。

简单的E书制作:eBook Edit Pro

运用静态页面组成的E书,已经不被大众喜欢了,不过做翻译,偶还是喜欢E书,里面能加点JS的效果=3=

而且文件不大

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然后关于ZineMaker,个人觉得想要免费的,不想出现那白痴一样的软件广告语,最好选择ZineMaker2006

ZineMaker2006授权码:
专业版:24BE9-0B503-E7D38-7C9A0-F6497
专业版:4D0E7-DA14A-9EC02-EF223-AD261
企业版:TUVAB-797E1-66B9A-E088B-F81CE

这个可比该死的iebook超级精灵强多了,IEBOOK都是软件商的广告囧

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基本上模板么,自己懒得做,就网上下下,百度一下,有很多模板的,以后偶会吧制作模板的心得写在这里

然后,就是如何把ZineMaker 2006做出来的EXE发布在自己的网站上,基本上没有游客,喜欢下载没看到过的东西,所以在线大部分人还是可以接受,要让他们下载,偶估计中国民众都比较保守+死板+惰性

所以,一个电子杂志没有SWF版会要人命的

然后今天研究了下,怎么把.EXE格式变成.swf

http://www.sdyyw.net/upload_mag/003/index.html(如上就是偶做的的SWF版)

破解方法很简单:

方法一:

大家一般在点生成或者浏览的时候,ZineMaker自己就生成了SWF,只是瞬间很快的,在其目录下的temp下,虽然是瞬间,但是我们可以多加几个效果进去,然后拖慢速度,那就OK了,直接复制出来,记得别忘记把TXT的文件也要复制出来.......(复制出来的SWF和TXT就可以直接上传到网站上,然后打开index.swf就是你的杂志了......虽然本地浏览你的index.swf是一个背景,但是传去网站上,会正常的,因为TXT文本里有执行代码=3=)

方法二:

下一个ZM在线文件提取的破解ZineMaker2006的,然后下下来的ZM在线文件提取.exe放再ZineMaker的根目录下,也就是和ZineMaker.exe相同的目录里

然后,打开ZineMaker2006,在点击生成前,点下ZM在线文件提取.exe,然后,你杂志里所有要的东西都在TEMP1文件里,【注意:要及时考走,不然,第二次打开ZM在线文件提取.exe时,自动会清空temp1里的所有文件】然后把所有文件上传到一个文件夹里,然后打开index.swf就OK了

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由于加载缓慢,我们还可以写一个静态的页面:

<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml" xml:lang="zh-CN" lang="zh-CN">
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" c />
<title>在线电子杂志</title>
</head>
<body bgcolor="#ffffff" topmargin="0" leftmargin="0" scroll="no">
<!-- 影片中使用的 URL-->
<!-- 影片中使用的文本-->
<!-- saved from url=(0013)about:internet -->
<object classid="clsid:d27cdb6e-ae6d-11cf-96b8-444553540000" codebase="http://fpdownload.macromedia.com/pub/shockwave/cabs/flash/swflash.cab#version=8,0,0,0" width="100%" height="100%" id="index" align="middle" VIEWASTEXT>
<param name="allowscriptAccess" value="sameDomain" />
<param name="movie" value="index.swf?online=true" /><param name="quality" value="high" /><param name="bgcolor" value="#ffffff" /><embed src="index.swf?online=true" quality="high" bgcolor="#ffffff" width="100%" height="100%" name="index" align="middle" allowscriptAccess="sameDomain" type="application/x-shockwave-flash" pluginspage="http://www.macromedia.com/go/getflashplayer" />
</object>
<script language="VBscript">
Sub index_FSCommand(ByVal command, ByVal args)
If LCase(command) = "quit" Then
     window.close
ElseIf LCase(command) = "settitle" Then
     window.document.title = args
End If
End Sub
</script>
</body>
</html>

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ZM在线文件提取的下载地址:

http://www.7gp.cn/wwwroot/gp/as03311/zm0001.rar

http://sunjsp.com

(囧借用三哥朋友的FTP买了个....如果没免费上传又是永久的地盘......奸商多啊=【】=鄙视下CM)

转成swf就可以放再很多地方了,嘎嘎=3=

【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究(Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的VMD-CNN-LSTM模型在负荷预测中的研究与应用,采用Python代码实现。该方法首先利用VMD对原始负荷数据进行分解,降低序列复杂性并提取不同频率的模态分量;随后通过CNN提取各模态的局部特征;最后由LSTM捕捉时间序列的长期依赖关系,实现高精度的负荷预测。该模型有效提升了预测精度,尤其适用于非平稳、非线性的电力负荷数据,具有较强的鲁棒性和泛化能力。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习背景,从事电力系统、能源管理或时间序列预测相关研究的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生、高校教师及电力行业从业者。; 使用场景及目标:①应用于日前、日内及实时负荷预测场景,支持智慧电网调度与能源优化管理;②为研究复合型深度学习模型在非线性时间序列预测中的设计与实现提供参考;③可用于学术复现、课题研究或实际项目开发中提升预测性能。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码,深入理解VMD信号分解机制、CNN特征提取原理及LSTM时序建模过程,通过实验调试参数(如VMD的分解层数K、惩罚因子α等)优化模型性能,并可进一步拓展至风电、光伏等其他能源预测领域。
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