具体描述
Macromedia公司开发的软件FlashMX 2004已得到众多用户的认同，被认为是最好的动画设计软件。本书主要讲解Flash．MX 2004动画软件的概念、操作原理和设计技巧，不仅教会了读者使用软件的方法，更重要的是教会读者如何进行创作构思以及把握和理解动画制作的全过程。
本书共分为10章，内容由浅入深、循序渐进，从最基础的各种工具的使用到各类动画的制作、以及元件与实例的创建和应用，再到简单动画脚本语言的编写，全面展示了在Flash中创建动画的各种手段和方法。本书是以实例制作为导向，每章基本配有课堂练习和课堂演练，选例具有代表性，内容丰富，且练习与课堂内容紧密相关，环环相扣。通过最后一章的40个实例淋漓尽致地展示了Flash MX 2004的强大功能和动画制作技巧。
本书适合作为职业院校、培训班相关专业的教学用书，也适合广大Flash爱好者自学使用，还可供各类动画制作人员、网页制作人员参考借鉴。
配套多媒体光盘中提供了文中提到的文档素材、课堂演练的源文件，以及330分钟的多媒体教学演示，是读者学用Flash的好帮手。
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读后感
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用户评价
说实话，我对[**古典音乐的赏析与作曲基础**]一直感到有些敬畏，总觉得那是精英阶层的领域。但这本教材却用一种极其亲切和逻辑化的方式，打破了这种壁垒。它的讲解结构非常巧妙，从最简单的音程和和弦开始，循序渐进地引导读者去“听懂”巴赫赋格曲的精妙之处。我最喜欢的是它对“动机发展”这一概念的阐释，作者没有直接给出复杂的理论定义，而是选取了莫扎特和贝多芬的几个著名乐章片段，用视觉化的方式展示了主题如何在不同声部间不断变形、拉伸和重组，让人豁然开朗。更难得的是，它还引导读者关注配器法，解释了不同乐器音色的组合是如何营造出特定的情绪氛围。读完这本书，我再去听交响乐时，不再是单纯地感受旋律的优美，而是能清晰地辨识出哪个乐段是呈示部，哪个是发展部，甚至能预判出下一刻可能出现的转调。它成功地将“听觉艺术”转化为可以分析和理解的结构。
评分这本书真是让我找到了学习数字艺术的宝藏！我之前对创意设计总是心有余而力不足，总觉得那些软件界面复杂得像外星语。直到我翻开了这本关于[**网站设计与用户体验**]的权威指南，一切都变得清晰起来。它不是那种干巴巴的理论堆砌，而是充满了实战案例，教你如何从用户需求出发，构建真正“好用”的网站。书中对信息架构的讲解简直是教科书级别的，详细阐述了卡片分类法、树状测试等方法如何应用到实际项目中。我尤其欣赏它对“可用性”和“易用性”的深入剖析，让我明白了设计绝不仅仅是美观，更是一种解决问题的能力。书中的插图和流程图清晰地展示了从线框图到高保真原型的每一步迭代过程，让原本抽象的UX理论变得触手可及。读完后，我立刻尝试着重新设计了我个人博客的导航结构，效果立竿见影，读者的停留时间明显增加了。如果你想从“做出一个能看的网站”升级到“做出一个真正能留住用户的平台”，这本书提供的视角是无价的。它真正培养的是一种设计思维，而不是简单的软件操作技巧。
评分我最近在研究[**中世纪欧洲的建筑风格演变与社会背景**]课题，这本书简直是打开了一个全新的世界。它完全跳脱了枯燥的年代和王室更迭的叙事，而是将哥特式拱顶的结构力学与当时城市人口密度的增加联系起来，将罗马式教堂的厚重墙体与封建领主的防御思想联系起来。作者的笔触非常细腻且富有画面感，通过对彩绘玻璃工艺的详细考证，揭示了教会如何利用光影来传达神学概念。我特别欣赏它对“石匠行会”的社会学分析，展示了知识和技术的传承如何在那个知识匮乏的时代流动和发展，这远比单纯的建筑元素罗列要深刻得多。书中附带的高清手绘图和结构剖面图，帮助我清晰地理解了飞扶壁如何解决侧推力的问题，这在其他同类书籍中往往是一带而过。这本书成功地将工程学、神学、社会学融为一体，让读者在欣赏那些宏伟建筑的同时，也能感受到背后深厚的时代脉搏。
评分这本关于[**现代都市生态学与城市可持续发展规划**]的著作，内容之扎实，观点之超前，实在令人惊叹。它彻底颠覆了我对“城市”的传统认知，不再仅仅视为钢筋水泥的集合，而是将其视为一个复杂的、有生命的生态系统。书中详细剖析了城市“热岛效应”的成因，并提供了基于绿色屋顶、透水铺装和城市森林网络的综合解决方案，这些方案不仅有理论支撑，更有全球多个成功案例的数据佐证。我特别关注了其中关于“城市生物多样性走廊”构建的章节，它详细介绍了如何通过规划河流沿岸的植被带和迁徙通道，帮助城市内的昆虫和小型动物维持种群健康。对于政策制定者或城市规划专业的学生来说，这本书提供了急需的、跨学科的整合视角，它将气候变化、水资源管理和土地利用效率等问题放在一个统一的框架下进行考量。读完后，我开始用一种全新的、更具生态责任感的眼光去看待我居住的这座城市。
评分作为一名沉浸在[**高级Python数据分析与机器学习**]领域多年的老兵，我通常对市面上那些“快速入门”的书籍嗤之以鼻。然而，这本关于深度学习框架优化的书，却让我眼前一亮。它的切入点非常专业和深入，完全避开了新手教程的窠臼，直奔主题——如何在海量数据集上高效地部署和训练复杂的神经网络模型。书中对TensorFlow 2.x和PyTorch的底层操作进行了对比分析，特别是关于GPU并行计算和分布式训练的优化策略，讲解得极为细致，很多是我自己在实际工作中摸索许久才领悟的窍门，作者竟然能用如此简洁的语言将其结构化。它没有浪费篇幅去介绍Python的基础语法，而是直接跳到了如何利用JIT编译、ONNX转换等技术榨干硬件的最后一丝性能。对于那些已经掌握了基本模型构建，但苦于模型运行效率低下的工程师来说，这本书无疑是加速器。它更像是一本“性能调优秘籍”，而非基础教材，每一章都值得反复研读和实践。
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