用Flash圖形化數(shù)據(jù)(一)_PHP教程
Jul 21, 2016 pm 04:05 PM
by Bryan Mattern??一木 譯
SWF和Flash簡介
????SWF是Macromedia Flash用來在Internet上向用戶傳送圖片、動(dòng)畫和聲音的文件格式。Flash是你能夠向用戶提供一個(gè)豐富的和動(dòng)態(tài)的界面。大約90%的Web用戶不用安裝瀏覽器插件就可以瀏覽SWF內(nèi)容,超過2億人下載了Flash播放器。Macromedia在1998年4月公開了SWF規(guī)范。在PHP4中加入SWF的支持。
????PHP內(nèi)建的動(dòng)態(tài)生成圖片的能力是一個(gè)吸引我的特征。它可以生成看起來更專業(yè)更讓人舒服的報(bào)表和界面。一開始,我用充斥在網(wǎng)上的各種GD代碼來創(chuàng)建圖片來顯示我的不同項(xiàng)目的數(shù)據(jù)。但我很快就被生成的圖片的不確定搞煩了,決定試試看能不能用矢量圖形來解決問題。我想你也會(huì)同意,結(jié)果看起來好多了。如果一個(gè)圖片能代表一千個(gè)詞,想象一下一幅Flash動(dòng)畫代表什么?
????我將盡量使這個(gè)例子簡單一些,只說說基礎(chǔ)的東西。我的目的只是創(chuàng)建一個(gè)容納GD生成的GIF和PNG圖片的Drog in。你可以加入對(duì)它的擴(kuò)展和增強(qiáng),比如Flash賴以出名的各種可視效果。例如,你可以制作在載入頁面時(shí)的圖形淡入、飛舞,或者動(dòng)態(tài)的顯示幾片雪花。你的想象力是對(duì)PHP的SWF函數(shù)的唯一限制。
????怎樣取得需要圖形化的數(shù)據(jù)最好留給讀者去練習(xí)。因?yàn)檫@篇文章是關(guān)于動(dòng)態(tài)創(chuàng)建Flash文件的,我將在例子中使用一個(gè)假想的表作為數(shù)據(jù)集來創(chuàng)建它的圖形化視圖。你需要檢查你的數(shù)據(jù),決定采用一種最適合的圖表形式。在多數(shù)情況下,餅圖是一個(gè)合適的選擇,這也是我的例子要采用的圖表形式。折線圖、柱狀圖或者面積圖都可以用相似的方式創(chuàng)建。
????在這個(gè)例子中,假定我們把一些包裹送到了幾個(gè)城市,而我們要看看每個(gè)城市收到的包裹所占的比例。我們決定把數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫“world”的表“city”中。讓我們先建立這個(gè)表,并輸入這個(gè)例子需要的數(shù)據(jù)。
#
# Table structure for table 'city'
#
DROP TABLE IF EXISTS city;
CREATE TABLE city (
???city_id int(14) NOT NULL auto_increment,
???city_name varchar(255) NOT NULL,
???city_timestamp timestamp(14),
???PRIMARY KEY (city_id)
);
#
# Dumping data for table 'city'
#
INSERT INTO city VALUES( '1', 'London', '20000917122625');
INSERT INTO city VALUES( '2', 'London', '20000917122626');
INSERT INTO city VALUES( '3', 'London', '20000917122626');
INSERT INTO city VALUES( '4', 'London', '20000917122627');
INSERT INTO city VALUES( '5', 'Paris', '20000917122631');
INSERT INTO city VALUES( '6', 'Paris', '20000917122632');
INSERT INTO city VALUES( '7', 'New York', '20000917122644');
INSERT INTO city VALUES( '8', 'New York', '20000917122645');
INSERT INTO city VALUES( '9', 'New York', '20000917122646');
INSERT INTO city VALUES( '10', 'New York', '20000917122646');
INSERT INTO city VALUES( '11', 'New York', '20000917122647');
INSERT INTO city VALUES( '12', 'Hong Kong', '20000917122654');
配置你的系統(tǒng)以使用SWF
????我用的環(huán)境是RedHat Linux6.2, Apache 1.3.12, PHP 4.0.2(編譯為Apache模塊)。如果你在Windows中使用PHP,事情會(huì)有些不同。你需要下載或者編譯一個(gè)Flash Dll,但是不需要修改代碼。
????PHP通過Paul Haeberli的libswf模塊來提供創(chuàng)建Shockwave Flash 文件的能力。你需要從http://reality.sgi.com/grafica/flash/下載libswf。然后,你需要使用選項(xiàng)--with-swf[=DIR]來配置PHP,這里DIR是include和lib目錄所在的目錄。include目錄下必須有swf.h文件,而lib目錄下必須有l(wèi)ibswf.a文件。當(dāng)解壓縮下載的libswf發(fā)布版本的時(shí)候,這兩個(gè)文件會(huì)被解壓縮到同一個(gè)目錄。你需要把這兩個(gè)文件移到正確的位置。完成后,目錄結(jié)構(gòu)應(yīng)該像下面的樣子:
????/usr/local/swf/
????????/include/
????????????swf.h
????????/lib/
????????????libswf.a
????????/fonts
????...
????為了使SWF函數(shù)能正常工作,你需要復(fù)制/usr/local/swf/fonts/目錄,以便web服務(wù)器能訪問該目錄(對(duì)apache和mod_php來說,最好的辦法就是使用絕對(duì)路徑,并把以上目錄復(fù)制到apache的文檔根目錄下。)另外,在libswf的發(fā)布版本中有一個(gè)很小的c程序,能夠把類型1的字體轉(zhuǎn)換成Flash能用的字體。
????因?yàn)槲覀円獎(jiǎng)討B(tài)地創(chuàng)建和寫SWF文件,所以web服務(wù)器需要在存儲(chǔ)文件的目錄有寫權(quán)限。

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

DDREASE ialah alat untuk memulihkan data daripada fail atau peranti sekat seperti cakera keras, SSD, cakera RAM, CD, DVD dan peranti storan USB. Ia menyalin data dari satu peranti blok ke peranti lain, meninggalkan blok data yang rosak dan hanya memindahkan blok data yang baik. ddreasue ialah alat pemulihan yang berkuasa yang automatik sepenuhnya kerana ia tidak memerlukan sebarang gangguan semasa operasi pemulihan. Selain itu, terima kasih kepada fail peta ddasue, ia boleh dihentikan dan disambung semula pada bila-bila masa. Ciri-ciri utama lain DDREASE adalah seperti berikut: Ia tidak menimpa data yang dipulihkan tetapi mengisi jurang sekiranya pemulihan berulang. Walau bagaimanapun, ia boleh dipotong jika alat itu diarahkan untuk melakukannya secara eksplisit. Pulihkan data daripada berbilang fail atau blok kepada satu

0. Apakah fungsi artikel ini? Kami mencadangkan DepthFM: model anggaran kedalaman monokular generatif yang serba boleh dan pantas. Sebagai tambahan kepada tugas anggaran kedalaman tradisional, DepthFM juga menunjukkan keupayaan terkini dalam tugas hiliran seperti mengecat kedalaman. DepthFM cekap dan boleh mensintesis peta kedalaman dalam beberapa langkah inferens. Mari kita baca karya ini bersama-sama ~ 1. Tajuk maklumat kertas: DepthFM: FastMonocularDepthEstimationwithFlowMatching Pengarang: MingGui, JohannesS.Fischer, UlrichPrestel, PingchuanMa, Dmytr

Menghadapi ketinggalan, sambungan data mudah alih perlahan pada iPhone? Biasanya, kekuatan internet selular pada telefon anda bergantung pada beberapa faktor seperti rantau, jenis rangkaian selular, jenis perayauan, dsb. Terdapat beberapa perkara yang boleh anda lakukan untuk mendapatkan sambungan Internet selular yang lebih pantas dan boleh dipercayai. Betulkan 1 – Paksa Mulakan Semula iPhone Kadangkala, paksa memulakan semula peranti anda hanya menetapkan semula banyak perkara, termasuk sambungan selular. Langkah 1 – Hanya tekan kekunci naikkan kelantangan sekali dan lepaskan. Seterusnya, tekan kekunci Turun Kelantangan dan lepaskannya semula. Langkah 2 - Bahagian seterusnya proses adalah untuk menahan butang di sebelah kanan. Biarkan iPhone selesai dimulakan semula. Dayakan data selular dan semak kelajuan rangkaian. Semak semula Betulkan 2 – Tukar mod data Walaupun 5G menawarkan kelajuan rangkaian yang lebih baik, ia berfungsi lebih baik apabila isyarat lemah

Prestasi JAX, yang dipromosikan oleh Google, telah mengatasi Pytorch dan TensorFlow dalam ujian penanda aras baru-baru ini, menduduki tempat pertama dalam 7 penunjuk. Dan ujian tidak dilakukan pada TPU dengan prestasi JAX terbaik. Walaupun dalam kalangan pembangun, Pytorch masih lebih popular daripada Tensorflow. Tetapi pada masa hadapan, mungkin lebih banyak model besar akan dilatih dan dijalankan berdasarkan platform JAX. Model Baru-baru ini, pasukan Keras menanda aras tiga hujung belakang (TensorFlow, JAX, PyTorch) dengan pelaksanaan PyTorch asli dan Keras2 dengan TensorFlow. Pertama, mereka memilih satu set arus perdana

Video terbaru robot Tesla Optimus dikeluarkan, dan ia sudah boleh berfungsi di kilang. Pada kelajuan biasa, ia mengisih bateri (bateri 4680 Tesla) seperti ini: Pegawai itu juga mengeluarkan rupanya pada kelajuan 20x - pada "stesen kerja" kecil, memilih dan memilih dan memilih: Kali ini ia dikeluarkan Salah satu sorotan video itu ialah Optimus menyelesaikan kerja ini di kilang, sepenuhnya secara autonomi, tanpa campur tangan manusia sepanjang proses. Dan dari perspektif Optimus, ia juga boleh mengambil dan meletakkan bateri yang bengkok, memfokuskan pada pembetulan ralat automatik: Berkenaan tangan Optimus, saintis NVIDIA Jim Fan memberikan penilaian yang tinggi: Tangan Optimus adalah robot lima jari di dunia paling cerdik. Tangannya bukan sahaja boleh disentuh

Baru-baru ini, bulatan tentera telah terharu dengan berita: jet pejuang tentera AS kini boleh melengkapkan pertempuran udara automatik sepenuhnya menggunakan AI. Ya, baru-baru ini, jet pejuang AI tentera AS telah didedahkan buat pertama kali, mendedahkan misterinya. Nama penuh pesawat pejuang ini ialah Variable Stability Simulator Test Aircraft (VISTA). Ia diterbangkan sendiri oleh Setiausaha Tentera Udara AS untuk mensimulasikan pertempuran udara satu lawan satu. Pada 2 Mei, Setiausaha Tentera Udara A.S. Frank Kendall berlepas menggunakan X-62AVISTA di Pangkalan Tentera Udara Edwards Ambil perhatian bahawa semasa penerbangan selama satu jam, semua tindakan penerbangan telah diselesaikan secara autonomi oleh AI! Kendall berkata - "Sejak beberapa dekad yang lalu, kami telah memikirkan tentang potensi tanpa had pertempuran udara-ke-udara autonomi, tetapi ia sentiasa kelihatan di luar jangkauan." Namun kini,

Saya menangis hingga mati. Dunia sedang membina model besar. Data di Internet tidak mencukupi. Model latihan kelihatan seperti "The Hunger Games", dan penyelidik AI di seluruh dunia bimbang tentang cara memberi makan data ini kepada pemakan yang rakus. Masalah ini amat ketara dalam tugas berbilang modal. Pada masa mereka mengalami kerugian, pasukan pemula dari Jabatan Universiti Renmin China menggunakan model baharu mereka sendiri untuk menjadi yang pertama di China untuk menjadikan "suapan data yang dijana model itu sendiri" menjadi kenyataan. Selain itu, ia merupakan pendekatan serampang dua mata dari segi pemahaman dan sisi penjanaan Kedua-dua pihak boleh menjana data baharu berbilang modal yang berkualiti tinggi dan memberikan maklum balas data kepada model itu sendiri. Apakah model? Awaker 1.0, model berbilang modal besar yang baru sahaja muncul di Forum Zhongguancun. Siapa pasukan itu? Enjin Sophon. Diasaskan oleh Gao Yizhao, pelajar kedoktoran di Sekolah Kecerdasan Buatan Hillhouse Universiti Renmin.

SOTA baharu untuk keupayaan memahami dokumen multimodal! Pasukan Alibaba mPLUG mengeluarkan kerja sumber terbuka terkini mPLUG-DocOwl1.5, yang mencadangkan satu siri penyelesaian untuk menangani empat cabaran utama pengecaman teks imej resolusi tinggi, pemahaman struktur dokumen am, arahan mengikut dan pengenalan pengetahuan luaran. Tanpa berlengah lagi, mari kita lihat kesannya dahulu. Pengecaman satu klik dan penukaran carta dengan struktur kompleks ke dalam format Markdown: Carta gaya berbeza tersedia: Pengecaman dan kedudukan teks yang lebih terperinci juga boleh dikendalikan dengan mudah: Penjelasan terperinci tentang pemahaman dokumen juga boleh diberikan: Anda tahu, "Pemahaman Dokumen " pada masa ini Senario penting untuk pelaksanaan model bahasa yang besar. Terdapat banyak produk di pasaran untuk membantu pembacaan dokumen. Sesetengah daripada mereka menggunakan sistem OCR untuk pengecaman teks dan bekerjasama dengan LLM untuk pemprosesan teks.
