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其实这样的教程已经相当多了,但几乎每周都会有朋友问这样的问题,为了方便回复这样的帖子,所以自己写一个。以后再有朋友问,就直接引用了,自己写的解释起来也熟悉,嘿嘿...大虾们不要见笑,这只是给入门级朋友的一个推荐!!
以下是以图片举例,如果是SWF影片,完全一样,只是把代码里的".jpg"改成".swf"就行了。
//初始化一个数值,用于表示加载图片的序号
var j:Number = 1;
//这就是进度显示了
function imgloadjindu(Num) {
//我这里只是举例为一个文本显示,当然大家做成图形显示也可以,仍然在这里控制进度条的显示
//创建这个进度显示文本框的坐标,大小
this.createTextField("imgload_txt", 999, 150, 150, 320, 80);
//创建这个进度显示文本框文字格式
var txtformat:TextFormat = new TextFormat();
//字体
txtformat.font = "宋体";
//字号
txtformat.size = 20;
//颜色
txtformat.color = 0xff0000;
//应用以上设置的格式
this.imgload_txt.setNewTextFormat(txtformat);
//让它显示当前的进度,这里的Num是由函数外传递来的,imgloadjindu(Num),注意括号
this.imgload_txt.text = "图片加载中.."+Num+"%";
}
////////////这里是给图片设置一个遮罩效果,以免太生硬,大家不用理它
function mask_func(mc:MovieClip) {
var i:Number = random(5)+1;
attachMovie("mask"+i+"_mc", "mask", 2009);
this.mask._visible = false;
mc.setMask(mask);
}
////////创建一个MC来装载要加载的图片
this.createEmptyMovieClip("image_mc", 2008);
//创建一个MovieClipLoader类来加载图片,推荐用这个类,这是学FLASH就必须要学会的,必须的!!,不推荐使用LoadMovie()
var mcload:MovieClipLoader = new MovieClipLoader();
//给MovieClipLoader申明一个用于侦听器的对像,这个名字可以随便取,只要在注册时也用这个名字。
var mclListener:Object = new Object();
//这就是加载完成时,可以有效地设置高,宽,透明度等等了
mclListener.onLoadInit = function(target:MovieClip) {
//trace(_width+"/"+_height);
//让j加1,在第二次点击时它就会加载下一张图片了。
j++;
//卸载舞台上刚才创建的用于显示进度的文本,否则,图片出来了,它还在显示100%
_root.imgload_txt.removeTextField();
//被加载对像的坐标,宽,高
target._x = 50;
target._y = 50;
target._width = 400;
target._height = 300;
///////////运行遮罩函数,刚才说了,不用理它
mask_func(target);
};
mclListener.onLoadProgress = function(target:MovieClip, bytesLoaded:Number, bytesTotal:Number) {
//trace("文件/"+bytesLoaded+"/"+bytesTotal);
//这就是进度显示的关键!!onLoadProgress函数,它会不断变化的显示加载的进度
var loadNum:Number = int(bytesLoaded/bytesTotal*10000)/100;
//////////执行上面的进度显示函数
imgloadjindu(loadNum);
};
//给MovieClipLoader注册一个侦听器
mcload.addListener(mclListener);
//按钮一按,就开始加载动作
btn_btn.onRelease = function() {
mcload.loadClip("images/pic ("+j+").jpg", image_mc);
};最后一个是配套的图片文件夹。
附件
:
调用外部图片或者影片的进度显示.fla
附件
:
调用外部图片或者影片的进度显示.swf
附件
: images.rar
本文转自:http://www.5uflash.com/flashjiaocheng/Flashaschengxu/459.html
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提供的源码资源涵盖了Java应用等多个领域,每个领域都包含了丰富的实例和项目。这些源码都是基于各自平台的最新技术和标准编写,确保了在对应环境下能够无缝运行。同时,源码中配备了详细的注释和文档,帮助用户快速理解代码结构和实现逻辑。 适用人群: 适合毕业设计、课程设计作业。这些源码资源特别适合大学生群体。无论你是计算机相关专业的学生,还是对其他领域编程感兴趣的学生,这些资源都能为你提供宝贵的学习和实践机会。通过学习和运行这些源码,你可以掌握各平台开发的基础知识,提升编程能力和项目实战经验。 使用场景及目标: 在学习阶段,你可以利用这些源码资源进行课程实践、课外项目或毕业设计。通过分析和运行源码,你将深入了解各平台开发的技术细节和最佳实践,逐步培养起自己的项目开发和问题解决能力。此外,在求职或创业过程中,具备跨平台开发能力的大学生将更具竞争力。 其他说明: 为了确保源码资源的可运行性和易用性,特别注意了以下几点:首先,每份源码都提供了详细的运行环境和依赖说明,确保用户能够轻松搭建起开发环境;其次,源码中的注释和文档都非常完善,方便用户快速上手和理解代码;最后,我会定期更新这些源码资源,以适应各平台技术的最新发展和市场需求。 所有源码均经过严格测试,可以直接运行,可以放心下载使用。有任何使用问题欢迎随时与博主沟通,第一时间进行解答!
大数据技术指的是用于处理和分析大规模数据集的技术和工具。以下是一些常见的大数据技术和工具: Hadoop:Apache Hadoop是一个用于分布式存储和处理大规模数据的开源框架。它包括Hadoop Distributed File System(HDFS)用于数据存储和MapReduce用于数据处理。 Spark:Apache Spark是一个快速、通用的集群计算系统,提供了比MapReduce更快的数据处理能力。它支持内存计算和更多复杂的数据处理流程。 NoSQL数据库:NoSQL数据库(如MongoDB、Cassandra等)则更适用于处理这类数据。 数据仓库:数据仓库是一个用于集成和分析大规模数据的存储系统,一些知名的数据仓库包括Snowflake、Amazon Redshift等。 数据湖:数据湖是一个存储结构化和非结构化数据的存储池,用于支持数据分析和机器学习应用。 机器学习:大数据技术也广泛应用于机器学习领域,支持大规模数据的模型训练和预测分析。 流式处理:针对实时数据处理需求,流式处理技术(如Apache Kafka、Apache Flink)可以实时。
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