AS3渐变遮罩

AS3透明遮罩
var loader:Loader=new Loader(); //创建一个Loader对象
var url:URLRequest=new URLRequest(“http://wakj.blog.enorth.com.cn/attachment/pic/636177.jpg”); //创建一个地址请求对象
loader.load(url); //实现加载图片
this.addChild(loader); //把图片加入主时间轴容器(显示列表)
var oval:Sprite=addChild(new Sprite())as Sprite; //创建一个叫oval(椭圆)的Sprite实例并加入显示列表
var colors:Array=[0x000000,0x000000]; //颜色数组
var alphas:Array=[1,0]; //透明度数组
var ratios:Array=[0,255]; //叫比率(ratios)的数组
var matrix:Matrix=new Matrix(); //创建一个矩阵
matrix.createGradientBox(200,100,0,-100,-50); //调用矩阵对象的创建渐变盒子的方法
oval.graphics.beginGradientFill(GradientType.RADIAL,colors,alphas,ratios,matrix); //对椭圆进行渐变填充
oval.graphics.drawEllipse(-100,-50,200,100); //调用oval的绘制椭圆的方法(drawEllipse)
oval.graphics.endFill(); //结束填充
this.addChild(oval); //把椭圆也加入显示列表
loader.cacheAsBitmap=true; //启用底图的位图缓存
oval.cacheAsBitmap=true; //启用遮片的位图缓存
loader.mask=oval; //设置遮罩
oval.startDrag(true); //鼠标拖拽拽
这样使用的弊端在于,要使用cacheAsBitmap来缓存图片,
这样就增加了flash内存的使用。
[url]http://www.webdesign-cn.com[/url]
[url]http://www.levs.cn[/url]
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值