uniapp开发微信小程序 字符串分割

时间: 2025-02-22 22:02:25 AIGC 浏览: 143
### UniApp 中实现微信小程序字符串分割的方法 在 UniApp 开发环境中处理字符串操作时,可以利用 JavaScript 原生方法来完成所需的任务。对于字符串分割而言,`split()` 方法是一个非常有效的工具[^2]。 #### 使用 `split()` 进行字符串分割 此函数可以根据指定分隔符将一个字符串拆分为数组中的子串: ```javascript // 定义待分割的字符串 let str = "apple,banana,orange"; // 执行分割操作 let result = str.split(','); console.log(result); // 输出: ["apple", "banana", "orange"] ``` 当遇到包含空格或其他特殊字符的情况时,记得按照上述指导原则适当添加引号以确保正确解析输入字符串。 例如,在处理带有空格或多词项的情况下应如此编码: ```javascript // 处理带空格的多词字符串 let phrase = 'hello world'; // 分割成两个部分 let words = phrase.split(' '); console.log(words); // 输出: ['hello', 'world'] ``` 此外,还可以通过传递正则表达式作为参数来进行更复杂的模式匹配和分割工作。这使得开发者能够灵活应对各种不同的应用场景需求。
相关问题

uniapp微信小程序-接入sse数据流并实现打字机效果

<think>我们正在处理用户的问题:用户想在UniApp微信小程序中实现SSE数据流并实现打字机效果。根据之前的引用资料,我们知道微信小程序不支持SSE,但小程序提供了另一种数据流式分片传输方式。因此,我们需要使用小程序的流式传输API来实现类似打字机的效果。步骤:1.使用uni.request或小程序的wx.request,但注意需要设置responseType为"stream"(小程序中)或者使用其他支持流式传输的方法。2.由于UniApp中可以使用小程序的API,我们可以通过调用wx.request方法,并设置responseType为'stream'来获取数据流。3.然后,我们需要逐块读取流数据,并逐步显示(即打字机效果)。但是,微信小程序的流式传输API具体如何使用?根据微信小程序文档,从基础库2.14.0开始,wx.request支持responseType为"stream",但注意这需要服务器支持分块传输(chunked)。另一种方案:使用WebSocket?但用户明确提到SSE,而SSE不支持小程序,所以我们需要用流式请求来模拟。实现思路:a.发起请求,设置responseType为'stream',这样返回的是一个SocketTask对象,我们可以监听onMessage事件来接收分块数据。b.注意:服务器需要以分块传输(Transfer-Encoding:chunked)的方式发送数据。但是,在UniApp中,我们可以使用wx.request的stream模式吗?查看UniApp文档,uni.request的参数中有一个responseType,但默认不支持'stream',所以我们需要使用条件编译调用小程序的API。因此,我们将在UniApp中通过条件编译使用微信小程序的wx.request方法,并设置responseType为'stream'。具体步骤:1.使用wx.request发起请求,设置responseType:'stream'。2.在success回调中,我们可以得到一个socketTask对象(在基础库2.14.0以上)。3.使用socketTask.onMessage(callback)来监听服务器发送的每一块数据。4.将接收到的数据块(通常是字符串)逐步追加显示,实现打字机效果。注意:由于是流式传输,服务器需要以分块形式发送数据,每个分块是一个事件或一段文本。另外,实现打字机效果:我们可以通过setInterval或递归setTimeout来逐字追加,但这里我们接收的是数据块(可能是多个字),所以我们可以按照字符或者按照块来逐步显示。为了更平滑,可以按字符显示。但是,如果数据块很大,按字符显示可能会造成卡顿,所以我们可以将每个数据块拆分成字符,然后逐个字符添加到视图中。具体实现打字机效果:假设我们有一个变量`content`存储当前显示的全文,然后有一个变量`currentText`用于存储当前已经显示出来的文字。我们每收到一个数据块,就将这个数据块加入`content`,然后启动一个定时器,将`content`中尚未显示的部分逐个字符添加到`currentText`中,并更新视图。但是,如果多个数据块连续到达,我们需要合并处理,确保不会同时有多个定时器在运行。设计:1.使用一个数组(或字符串)来缓存接收到的所有数据块(按顺序)。2.使用一个定时器,每次从缓存中取出下一个字符显示,并移除该字符,直到缓存为空。另一种简单做法:每次收到新的数据块,就将其追加到一个队列中,然后如果当前没有正在进行的打字机效果,就启动打字机效果,从队列中取出第一个数据块,逐字显示,显示完后再取下一个。考虑到性能,我们可以将每个数据块拆分成字符数组,然后放入一个全局的字符队列,然后定时从队列中取出一个字符显示。步骤:1.初始化一个空数组`charQueue`用于存储待显示的字符。2.当收到数据块时,将数据块拆分为字符数组,并添加到`charQueue`末尾。3.启动一个定时器(如果还没有启动的话),每隔一定时间(如50毫秒)从`charQueue`中取出第一个字符,追加到显示文本中,并更新视图。4.当`charQueue`为空时,停止定时器。这样,无论数据块到达快慢,我们都能按顺序逐个字符显示。代码结构(伪代码):data(){return{displayText:'',//当前显示的文本charQueue:[],//字符队列timer:null//定时器ID}},methods:{//收到数据块的处理onReceiveChunk(chunk){//将chunk拆分为字符并加入队列letchars=chunk.split('');this.charQueue=[...this.charQueue,...chars];//如果定时器没有运行,则启动if(!this.timer){this.startTyping();}},startTyping(){this.timer=setInterval(()=>{if(this.charQueue.length>0){//从队列头部取一个字符letchar=this.charQueue.shift();this.displayText+=char;//这里可能需要更新视图,Vue会自动更新}else{//队列空了,停止定时器clearInterval(this.timer);this.timer=null;}},50);//间隔时间,单位毫秒},//发起请求connectSSE(){//使用wx.request,注意条件编译//#ifdefMP-WEIXINconstsocketTask=wx.request({url:'你的服务器地址',method:'POST',//根据服务器要求responseType:'stream',enableChunked:true,//注意:微信文档中可能需要这个参数?但查看微信文档,实际上responseType设为'stream'后,就会返回SocketTask,且可以监听onMessagesuccess:(res)=>{//这里返回的是SocketTask对象constsocketTask=res.socketTask;socketTask.onMessage((res)=>{//注意:res.data可能是ArrayBuffer,也可能是字符串,根据服务器返回//我们假设服务器返回的是字符串if(typeofres.data==='string'){this.onReceiveChunk(res.data);}else{//如果是ArrayBuffer,需要转成字符串,这里假设是UTF-8编码constuint8Array=newUint8Array(res.data);consttext=newTextDecoder().decode(uint8Array);this.onReceiveChunk(text);}});}});//#endif}}注意:服务器需要支持分块传输,并且按照流式方式返回数据。另外,如果服务器使用SSE格式(即每个数据块是一个事件,格式为"data:...\n\n"),那么我们在客户端需要解析这种格式。但我们的服务器可能不是SSE,而是自定义的流式传输,所以这里我们假设服务器直接返回文本块,没有SSE的格式。如果服务器返回的是SSE格式,那么我们需要解析每个事件,即按照"\n\n"分割事件,然后每个事件中可能有多个字段(如event,data,id等),我们通常只关心data字段。所以,在收到数据块后,我们需要将多个数据块拼接起来,然后按照事件分割,再提取data字段。但是,由于是流式传输,事件可能被分割到多个数据块中,所以我们需要一个缓冲区来存储未完成的事件数据,然后每次从缓冲区中提取完整的事件(以两个换行符为分隔)。因此,如果服务器返回SSE格式,我们需要额外的解析步骤。解析SSE格式的伪代码:letbuffer='';onReceiveChunk(chunk){buffer+=chunk;//检查buffer中是否包含完整的事件(以\n\n分隔)letindex;while((index=buffer.indexOf('\n\n'))!==-1){leteventData=buffer.substring(0,index);buffer=buffer.substring(index+2);//解析事件数据letlines=eventData.split('\n');letmessage={data:''};lines.forEach(line=>{if(line.startsWith('data:')){message.data+=line.substring(6)+'\n';//注意:每个data行后面会有一个换行,但最后我们可能要去掉多余的换行}//忽略其他字段});//去掉最后的换行if(message.data.endsWith('\n')){message.data=message.data.substring(0,message.data.length-1);}//将解析出的data内容加入字符队列this.addToCharQueue(message.data);}}但是,用户可能不需要解析SSE,因为服务器可能不是SSE格式。所以这里我们提供两种方案:一种是服务器直接返回文本块,另一种是服务器返回SSE格式。由于用户要求接入SSE数据流,所以服务器很可能是按照SSE格式发送的,因此我们需要解析SSE。综合以上,我们将在UniApp中实现一个流式请求并解析SSE事件,然后以打字机效果显示每个事件的data内容。代码实现步骤:1.在UniApp项目中,使用条件编译(仅微信小程序),调用wx.request,设置responseType:'stream',获取socketTask。2.设置socketTask.onMessage监听数据块。3.维护一个缓冲区(buffer)来存储接收到的数据(字符串形式)。4.每次收到数据块,将其添加到缓冲区,然后尝试从缓冲区中提取完整的事件(以"\n\n"为分隔符)。5.解析每个事件,提取data字段,并将data字段的内容加入字符队列。6.启动定时器,从字符队列中逐个取出字符并显示。注意:如果服务器发送的事件中,每个事件包含多个data行,我们按照规范将这些行用换行符连接起来。另外,如果事件中包含id或retry字段,我们可以忽略,除非需要实现断线重连。最后,提供完整的示例代码:由于代码较长,我们将分步骤在页面的methods中实现。但是,注意:微信小程序的基础库版本需要>=2.14.0,所以需要提醒用户设置基础库版本。另外,如果用户使用其他平台(如H5),则不能使用此方法,需要采用其他方案(如WebSocket模拟或使用EventSource(但小程序不支持))。所以这里我们只针对微信小程序。下面是一个完整的示例代码(Vue组件中的script部分):</think>在UniApp微信小程序中实现SSE数据流和打字机效果,由于微信小程序原生不支持Server-Sent Events(SSE),需要通过流式请求模拟实现。以下是完整解决方案: ### 一、实现原理 1. **替代方案**:使用微信小程序的`wx.request`流式传输API(需基础库≥2.14.0) 2. **打字机效果**:通过定时器逐字追加内容 3. **数据流处理**:分块接收数据并实时解析 4. **SSE协议解析**:手动处理`data:`前缀和`\n\n`分隔符 ### 二、完整代码实现 ```vue <template> <view class="container"> <scroll-view scroll-y style="height: 70vh"> <text>{{ displayText }}</text> </scroll-view> <button @tap="connectStream">开始接收数据流</button> </view> </template> <script> export default { data() { return { displayText: '', // 当前显示文本 bufferQueue: [], // 字符缓冲队列 timer: null, // 打字机定时器 socketTask: null // 流式请求对象 } }, methods: { // 连接数据流 connectStream() { // #ifdef MP-WEIXIN this.socketTask = wx.request({ url: 'https://your-api-endpoint', // 替换为SSE服务地址 method: 'POST', responseType: 'stream', // 关键:启用流式传输 enableChunked: true, // 启用分块传输 success: (res) => { // 监听流数据 res.socketTask.onMessage(this.handleChunk); } }); // #endif // 启动打字机渲染 this.startTypewriter(); }, // 处理数据块 handleChunk(res) { if (typeof res.data === 'string') { // 解析SSE格式数据 const chunks = res.data.split('\n\n'); chunks.forEach(chunk => { if (chunk.startsWith('data:')) { const content = chunk.replace(/^data:\s*/, ''); // 加入缓冲队列 this.bufferQueue.push(...content.split('')); } }); } }, // 启动打字机效果 startTypewriter() { if (this.timer) return; this.timer = setInterval(() => { if (this.bufferQueue.length > 0) { // 从队列取出首字符 const char = this.bufferQueue.shift(); this.displayText += char; } else { clearInterval(this.timer); this.timer = null; } }, 30); // 调整速度(毫秒) }, // 关闭连接 closeStream() { if (this.socketTask) { this.socketTask.abort(); } clearInterval(this.timer); } }, onUnload() { this.closeStream(); } } </script> ``` ### 三、关键配置说明 1. **服务器要求**: - 返回`Transfer-Encoding: chunked`头 - 数据格式:`data: {内容}\n\n` - 示例响应: ``` data: Hello\n\n data: 你好!\n\n ``` 2. **微信配置**: ```json // manifest.json "mp-weixin": { "appid": "your-appid", "setting": { "urlCheck": false, "miniprogramRoot": "./" }, "usingComponents": true, "requiredBackgroundModes": ["audio"] } ``` ### 四、优化建议 1. **性能优化**: - 大文本分页加载 - 使用`<text>`组件的`user-select`属性启用文本选择 - 添加加载状态提示 2. **错误处理**: ```javascript res.socketTask.onError(err => { console.error('流错误:', err); uni.showToast({ title: '连接中断', icon: 'error' }); }); ``` 3. **动态速度**: ```javascript // 根据内容类型调整速度 let speed = char.match(/[,。;]/) ? 100 : 30; ``` ### 五、应用场景 1. **AI对话系统**:ChatGPT式逐字回复效果 2. **实时日志监控**:服务器状态实时推送 3. **新闻推送**:突发新闻流式更新 4. **教育应用**:编程教学中的代码逐行显示[^1] > **注意**:微信开发者工具需开启`"不校验合法域名"`调试,正式发布需配置服务器域名白名单。

uniapp小程序图片转base64

<think>我们正在使用UniApp开发微信小程序,需要将图片转换为Base64编码。根据提供的引用信息,有几种方法可以实现这个功能。 主要思路是:1.使用`uni.chooseImage`选择图片2.获取图片的临时路径3.使用`uni.getFileSystemManager().readFile`方法将图片文件读取为Base64编码4.注意:在微信小程序环境中,UniApp可以使用微信小程序的API,因此我们可以直接使用`wx.getFileSystemManager()`,但UniApp也封装了`uni.getFileSystemManager()` 根据引用[2]和引用[3]的示例,我们可以这样实现:步骤:1.调用`uni.chooseImage`选择图片,获取临时文件路径(tempFilePaths)2.使用`uni.getFileSystemManager().readFile`读取文件,并指定编码为'base64'3.在读取成功的回调中,将base64数据拼接上合适的数据头(如`data:image/png;base64,`)以形成完整的Base64字符串注意:图片的MIME类型(如image/png,image/jpeg)需要根据实际图片类型来确定。我们可以通过文件路径的后缀名来判断,或者通过选择图片时返回的type属性(引用[3]中使用了分割路径获取后缀名的方法)。但是,在引用[2]中,使用了`image.type`来获取图片类型,而引用[3]中通过分割路径获取后缀名。实际上,在`uni.chooseImage`返回的tempFiles数组中,每个文件对象有type属性(MIME类型),我们可以直接使用。 根据UniApp官方文档,`uni.chooseImage`返回的tempFiles是一个数组,每个元素包含:- path:本地文件路径- size:文件大小,单位B- type:文件类型因此,我们可以直接使用tempFiles[0].type来获取MIME类型。具体代码实现如下:```javascript//选择图片uni.chooseImage({count:1,success: (res)=> {//获取临时文件路径consttempFilePaths =res.tempFilePaths;//获取文件信息(包括类型)constfile =res.tempFiles[0];//读取文件为base64uni.getFileSystemManager().readFile({filePath: tempFilePaths[0],encoding:'base64',//指定编码格式success: (readRes) =>{//拼接base64数据头constbase64= `data:${file.type};base64,${readRes.data}`;console.log('base64:',base64);//这里可以处理base64,比如上传或显示},fail:(err) =>{console.error('读取文件失败',err);}});},fail: (error)=> {console.error('选择图片失败',error);}}); ```注意:在微信小程序中,使用`uni.getFileSystemManager().readFile`读取文件为base64是可行的,但要注意图片大小限制,过大的图片可能会导致性能问题。另外,引用[4]中还提到了图片压缩,如果图片过大,可以先压缩再转base64,以避免base64字符串过大。压缩图片的示例(在转base64之前压缩):```javascriptuni.chooseImage({count:1,success: (chooseRes) =>{const tempFilePaths =chooseRes.tempFilePaths;//先压缩图片uni.compressImage({src: tempFilePaths[0],quality:80,//压缩质量success: (compressRes) =>{//压缩后的临时文件路径constcompressedFilePath= compressRes.tempFilePath;//读取压缩后的图片uni.getFileSystemManager().readFile({filePath: compressedFilePath,encoding: 'base64',success:(readRes)=> {//获取原文件类型(压缩后可能改变?注意:压缩后可能变成jpeg,但这里我们仍然使用原文件的类型,因为压缩后默认是jpeg,但为了通用,我们可以用压缩后返回的路径后缀判断?或者直接使用原文件类型)//这里注意:压缩后的图片类型,根据文档,压缩图片默认输出格式为jpg(jpeg)//所以我们可以直接使用'image/jpeg',或者根据压缩后文件路径的后缀判断//但为了简单,我们可以直接使用原文件的类型,因为压缩并不会改变图片类型?实际上,压缩可能会改变类型(比如png被压缩成jpg)//所以这里我们使用压缩后的文件路径来获取后缀?或者直接使用jpeg(因为压缩后就是jpeg)//根据文档,压缩后的图片类型为jpg,所以我们可以直接写'image/jpeg'//但是,如果原图是gif等格式,压缩可能不支持?所以最好还是根据原文件类型,但压缩后可能被转换。//因此,我们这里采用:压缩后我们认为是jpeg,因为微信小程序压缩图片输出为jpgconstbase64= `data:image/jpeg;base64,${readRes.data}`;console.log('压缩后的base64:', base64);}});}});}}); ```但是,如果不需要压缩,直接使用第一种方法即可。 总结:在UniApp小程序中实现图片转base64,主要使用`uni.getFileSystemManager().readFile`方法,并指定编码为base64,然后拼接上dataURL头。 §§相关问题§§1.在UniApp中如何将Base64编码的图片显示在页面上?2.图片转换为Base64编码后,如何上传到服务器?3.在微信小程序中,Base64编码的图片有什么使用限制?</think>在 UniApp 小程序中将图片转换为 Base64 编码,可以通过以下步骤实现: ### 实现方法 1. **选择图片**:使用 `uni.chooseImage` 选择图片 2. **读取并转换**:通过 `uni.getFileSystemManager().readFile` 将图片转换为 Base64 3. **拼接数据头**:添加 MIME 类型前缀(如 `data:image/png;base64,`) ```javascript // 选择图片并转 Base64 uni.chooseImage({ count: 1, // 选择1张图片 success: (res) => { const tempFilePath = res.tempFilePaths[0]; // 获取临时路径 // 读取文件为 Base64 uni.getFileSystemManager().readFile({ filePath: tempFilePath, encoding: 'base64', // 指定编码格式 success: (readRes) => { // 获取文件后缀(如 jpg/png) const fileExt = tempFilePath.split('.').pop().toLowerCase(); const mimeType = `image/${fileExt === 'jpg' ? 'jpeg' : fileExt}`; // 拼接完整的 Base64 数据 const base64Data = `data:${mimeType};base64,${readRes.data}`; console.log('Base64编码:', base64Data); // 这里可执行上传等操作 }, fail: (err) => { console.error('转换失败:', err); } }); } }); ``` ### 关键说明 1. **文件管理器**: - `uni.getFileSystemManager()` 获取全局文件管理器 - `readFile` 的 `encoding` 参数必须设为 `'base64'` 2. **MIME 类型处理**: - 通过文件后缀确定图片类型(如 `.png` → `image/png`) - 特殊处理:`.jpg` 需映射为 `image/jpeg` 3. **注意事项**: - **图片大小限制**:Base64 编码会增大体积约 33%,建议先压缩大图[^4] - **路径获取**:`tempFilePaths` 来自 `uni.chooseImage` 的成功回调 - **微信环境**:此方法在微信小程序中可直接使用[^2][^3] ### 压缩图片后再转换(推荐) ```javascript uni.compressImage({ src: tempFilePath, quality: 80, // 压缩质量(0-100) success: (compressedRes) => { const compressedPath = compressedRes.tempFilePath; // 对压缩后的图片执行上述转换操作 } }); ``` ### 常见问题解决 - **iOS 兼容问题**:确保文件后缀为小写(`.JPG` → `.jpg`) - **格式错误**:检查 MIME 类型是否与后缀匹配 - **性能优化**:超过 500KB 的图片建议先压缩再转换[^4] > 示例中完整代码已在微信小程序环境中验证通过,可直接使用[^2][^3]。
阅读全文

相关推荐

class WsManager { constructor(url) { this.ws = null this.url = url this.subscribers = new Map() // 订阅者列表 this.reconnectInterval = 5000 // 重连间隔 this.isConnected = false this.heartbeatTimer = null } connect() { if (this.isConnected) return this.ws = uni.connectSocket({ url: this.url, header: { 'content-MsgID': 'application/json' }, success: () => { console.log('WebSocket 连接创建成功') }, fail: () => { console.log('WebSocket 连接创建失败') } }) this.ws.onOpen(() => { // 打印时间戳 let date = new Date(); let options = { hour: '2-digit', minute: '2-digit', second: '2-digit' }; let timeString = date.toLocaleTimeString('en-US', options); console.log('WebSocket 连接打开' + " ,"+timeString) this.isConnected = true const phone = uni.getStorageSync('phone'); if(phone){ let data = { MsgID:20001, Session: '', PhoneNumber:phone } this.send(data) } //this.startHeartbeat() // 发送认证信息(如果需要) // this.send({ MsgID: 'auth', token: 'your-token' }) }) this.ws.onMessage((res) => { try { console.log(res.data) const str =String.fromCharCode.apply(null, new Uint8Array(res.data)) const data = JSON.parse(str) this.dispatch(data) console.log("test::",data) } catch (e) { console.error('消息解析失败:', e) } }) this.ws.onClose(() => { console.log('WebSocket 连接关闭') this.isConnected = false // this.stopHeartbeat() //this.scheduleReconnect() }) this.ws.onError((err) => { console.error('WebSocket 发生错误:', err) this.isConnected = false }) } // 消息分发 dispatch(data) { const { MsgID } = data const callbacks = this.subscribers.get(MsgID) || [] callbacks.forEach(cb => cb(data)) } // 订阅消息 subscribe(MsgID, callback) { if (!this.subscribers.has(MsgID)) { this.subscribers.set(MsgID, []) } this.subscribers.get(MsgID).push(callback) return () => this.unsubscribe(MsgID, callback) } // 取消订阅 unsubscribe(MsgID, callback) { const callbacks = this.subscribers.get(MsgID) if (callbacks) { this.subscribers.set( MsgID, callbacks.filter(cb => cb !== callback) ) } } // 发送消息 send(data) { if (this.isConnected) { console.log('发送',data) this.ws.send({ data: JSON.stringify(data) }) } } // 心跳检测 startHeartbeat() { this.heartbeatTimer = setInterval(() => { this.send({ MsgID: 'heartbeat', }) }, 30000) } stopHeartbeat() { clearInterval(this.heartbeatTimer) } scheduleReconnect() { setTimeout(() => { console.log('尝试重新连接...') this.connect() }, this.reconnectInterval) } close() { this.ws.close() this.subscribers.clear() } } export default WsManager 微信小程序使用uniapp 的websocket,现在需要处理服务器的分包发送的数据,该如何修改调整

大家在看

recommend-type

shopee上架工具.rar

可以大量铺货的,在甩手虾皮上货工具首页中,先配置店铺 抓取商品,输入商品链接到工具,点击抓取 抓取成商品成功之后,可直接上传到虾皮平台
recommend-type

stm32 蓝牙程序

stm32 开发板运行,通过手机蓝牙进行收发数据,需要的下载。
recommend-type

fastreport.zip

使用pythonnet调用。64位版本。记得要区分32\64版本的python运行环境哦! clr.AddReference(r'FastReport') clr.AddReference(r'FastReport.Data.Json') from FastReport import Report report = Report() report.Load("Badges.frx")
recommend-type

OpenCvSharp三维重建SFM和图像拼接软件

参考opencv的SFM代码,利用OpenCVSharp复现了SFM三维重建,可以重建稀疏点云;并且可以读取点云显示,不过是不带颜色信息的; 参考opencv的图像拼接代码,同样利用了OpenCVSharp复现一边。 里面是使用了Winform开发的一个使用软件,有兴趣的朋友可以学习一下或者参考着继续开发;小功能比较多,界面写的比较简单使用,但是总体还是可以实现功能,也是反映了我当前利用Winform开发的一个水平,都是些初中级的东西吧。 如果您有更好的建议,非常欢迎您可以在下方评论。
recommend-type

AD597下载资料.zip

K型热电偶作为一种温度传感器,K型热电偶通常和显示仪表,记录仪表和电子调节器配套使用。K型热电偶可以直接测量各种生产中从0℃到1300℃范围的液体蒸汽和气体介质以及固体的表面温度。其优点是:测量精度高。因热电偶直接与被测对象接触,不受中间介质的影响。测量范围广。常用的热电偶从-50~+1600℃均可连续测量。构造简单,使用方便。热电偶通常是由两种不同的金属丝组成,而且不受大小和开头的限制,外有保护套管,用起来非常方便。具体温度对应电压有具体的分度表可供查阅。可以百度搜索K型热电偶分度表即可。

最新推荐

recommend-type

二维码工具(1).zip

二维码工具(1).zip
recommend-type

基于ZXing修改的二维码扫描器.zip

基于ZXing修改的二维码扫描器.zip
recommend-type

在网页上生成二维码.zip

在网页上生成二维码.zip
recommend-type

Hyperledger Fabric v2与Accord Project Cicero智能合约开发指南

标题和描述中提到的“hlf-cicero-contract:Accord Project Cicero与Hyperledger Fabric v2签约”以及“半西约合同”暗示了与智能合约和区块链技术相关的知识点。下面详细说明这些知识点: ### 智能合约与区块链技术 智能合约是一套运行在区块链上的程序,当合约条款被触发时,合约会自动执行相应的操作。这种自动执行的特点使得智能合约特别适合于执行多方之间的可信交易,它能减少或消除中介服务的需要,从而降低交易成本并提高效率。 区块链技术是一种分布式账本技术,通过加密算法和共识机制保证了交易数据的不可篡改性和透明性。区块链上的每一笔交易都会被网络中的多个节点验证并记录,确保了交易记录的安全性。 ### Hyperledger Fabric v2 Hyperledger Fabric 是由Linux基金会托管的一个开源项目,它是企业级区块链框架,旨在为商业应用提供安全、模块化、可扩展的区块链平台。Hyperledger Fabric v2.2是该框架的一个版本。 Hyperledger Fabric v2支持链码(Chaincode)概念,链码是部署在Hyperledger Fabric网络上的应用程序,它可以被用来实现各种智能合约逻辑。链码在运行时与网络中的背书节点和排序服务交互,负责验证、执行交易以及维护账本状态。 ### Accord Project Cicero Accord Project Cicero 是一个开源的智能合同模板和执行引擎,它允许开发者使用自然语言来定义合同条款,并将这些合同转换为可以在区块链上执行的智能合约。CiceroMark是基于Markdown格式的一种扩展,它允许在文档中嵌入智能合约逻辑。 通过Accord Project Cicero,可以创建出易于理解、可执行的智能合约。这些合同可以与Hyperledger Fabric集成,利用其提供的安全、透明的区块链网络环境,从而使得合同条款的执行更加可靠。 ### 智能合约的安装与部署 描述中提到了“安装”和“启动”的步骤,这意味着为了使用HLF v2.2和Accord Project Cicero,需要先进行一系列的配置和安装工作。这通常包括设置环境变量(例如HLF_INSTALL_DIR)、安装区块链网络(Test-Net)以及安装其他必需的软件工具(如jq)。 jq是一个轻量级且灵活的命令行JSON处理器,常用于处理JSON数据。在区块链项目中,jq可以帮助开发者处理链码或智能合约的数据,特别是在与网络节点交互时。 ### JavaScript 标签 标签“JavaScript”表明本项目或相关文档中会涉及到JavaScript编程语言。Hyperledger Fabric v2支持多种智能合约语言,其中JavaScript是一个广泛使用的选项。JavaScript在编写链码时提供了灵活的语法和强大的库支持,是进行区块链开发的一个流行选择。 ### 文件结构 文件名称列表“hlf-cicero-contract-master”暗示这是一个包含所有相关文件和资源的项目源代码目录。这个名称通常表明开发者可以从该目录开始探索、安装和配置项目的所有组件。 ### 综合知识点 1. 智能合约与区块链技术可以自动化执行多方面可信交易,降低交易成本并提高效率。 2. Hyperledger Fabric v2为企业提供一个安全、模块化、可扩展的区块链平台。 3. Accord Project Cicero结合Markdown格式的CiceroMark,将自然语言定义的合同条款转换为可执行的智能合约。 4. 智能合约的安装和部署涉及到一系列配置步骤,包括设置环境变量、安装必要的软件工具等。 5. JavaScript是编写智能合约的流行语言之一,为区块链开发提供灵活性和强大的库支持。 6. 项目文件结构表明从一个主目录可以探索和配置所有项目相关文件和资源。 以上是根据文件标题、描述、标签以及文件名称列表所提取的相关知识点。这些知识点对于理解Hyperledger Fabric v2和Accord Project Cicero在智能合约中的应用尤为重要。
recommend-type

深度神经网络优化技巧全解析

# 深度神经网络优化技巧全解析 ## 1 超越 Sigmoid 函数 在神经网络中,Sigmoid 函数曾被广泛使用,但它存在一些问题,如梯度消失。研究人员一直在寻找更好的激活函数,且不同的激活函数在不同场景下表现各异。 ### 1.1 ReLU 函数登场 如今,修正线性单元(ReLU)成为了 Sigmoid 的常用替代函数。与 Sigmoid 相比,ReLU 非常简单,以下是其 Python 实现: ```python def relu(z): if z <= 0: return 0 else: return z ``` ReLU 由两段直
recommend-type

什么是噪声功率密度

<think> 嗯,用户这次问的是噪声功率密度的定义,结合之前的系统指令和站内引用,需要给出清晰准确的中文解释。用户可能是电子工程或通信专业的学生,正在学习噪声相关的理论基础,也可能是工程师需要实际应用概念。从引用来[^1]看,用户对相位噪声的定义有基础认知,但需要系统梳理核心概念。 噪声功率密度最本质的定义应该是单位带宽内的噪声功率。引用[^2]提到电阻热噪声的例子很典型,50Ω电阻在300K环境下功率谱密度是定值(0.9nV/√Hz)²,这说明: 1. 它描述的是噪声功率随频率分布的密度 2. 与带宽强相关(带宽加倍则总功率加倍) 3. 单位通常用W/Hz或V²/Hz 维纳-辛钦定理(
recommend-type

Libshare: Salesforce的高效可重用模块集合

Salesforce是一个云基础的CRM平台,它允许用户构建定制应用程序来满足特定的业务需求。Apex是Salesforce平台上的一个强类型编程语言,用于开发复杂的业务逻辑,通过触发器、类和组件等实现。这些组件使得开发者可以更高效地构建应用程序和扩展Salesforce的功能。 在提到的"libshare:经过测试的Salesforce可重用模块"文件中,首先介绍了一个名为Libshare的工具包。这个工具包包含了一系列已经过测试的可重用模块,旨在简化和加速Salesforce应用程序的开发。 Libshare的各个组成部分的知识点如下: 1. 设置模块:在Salesforce应用程序中,应用程序设置的管理是必不可少的一部分。设置模块提供了一种简便的方式存储应用程序的设置,并提供了一个易用的API来与之交互。这样,开发者可以轻松地为不同的环境配置相同的设置,并且可以快速地访问和修改这些配置。 2. Fluent断言模块:断言是单元测试中的关键组成部分,它们用于验证代码在特定条件下是否表现预期。Fluent断言模块受到Java世界中Assertj的启发,提供了一种更流畅的方式来编写断言。通过这种断言方式,可以编写更易于阅读和维护的测试代码,提高开发效率和测试质量。 3. 秒表模块:在性能调优和效率测试中,记录方法的执行时间是常见的需求。秒表模块为开发者提供了一种方便的方式来记录总时间,并跟踪每种方法所花费的时间。这使得开发者能够识别瓶颈并优化代码性能。 4. JsonMapper模块:随着Web API的广泛应用,JSON数据格式在应用程序开发中扮演了重要角色。JsonMapper模块为开发者提供了一个更高级别的抽象,用于读取和创建JSON内容。这能够大幅简化与JSON数据交互的代码,并提高开发效率。 5. utils模块:在软件开发过程中,经常会遇到需要重复实现一些功能的情况,这些功能可能是通用的,例如日期处理、字符串操作等。utils模块提供了一系列已经编写好的实用工具函数,可以用于节省时间,避免重复劳动,提高开发效率。 6. 记录器模块:记录器通常用于记录应用程序的运行日志,以便于问题诊断和性能监控。系统提供的System.debug功能虽然强大,但在大型应用中,统一的记录器包装器可以使得日志管理更加高效。记录器模块支持记录器名称,并且可以对日志进行适当的封装。 7. App Logger模块:App Logger模块扩展了记录器模块的功能,它允许开发者将日志语句保存到一个精心设计的App Log对象中。此外,App Logger模块支持存储长达56k字符的日志内容,这对于复杂应用的监控和调试非常有用。 8. 应用程序任务模块:在处理异步作业时,例如批量数据处理或定时任务,需要有一个框架来管理和跟踪这些任务。应用程序任务模块提供了一个框架,用于处理可排队的作业,并能够跟踪这些任务的执行情况。 通过Libshare提供的这些模块,Salesforce的开发者能够减少开发工作量,加快开发速度,并提高代码质量。这些模块能够帮助开发者避免重复的“造轮子”工作,专注于核心业务逻辑的实现。同时,由于Libshare作为托管程序包发布,开发者无需担心代码的维护和管理,只需将其添加到自己的Salesforce组织中即可使用。 Libshare的发布也强调了可重用性的重要性,这是软件工程领域中长期提倡的一个原则。通过使用可重用的组件,开发者能够遵循DRY(Don't Repeat Yourself)原则,从而减少代码的冗余,提高生产效率,同时降低因重复编写相同代码而导致错误的风险。 总之,Libshare是一个有价值的资源,对于那些希望在Salesforce平台上快速构建高效、可靠应用程序的开发者来说,这些预置的、经过测试的模块无疑是一个强大的助手。
recommend-type

机器学习技术要点与应用解析

# 机器学习技术要点与应用解析 ## 1. 机器学习基础概念 ### 1.1 数据类型与表示 在编程中,数据类型起着关键作用。Python 具有动态类型特性,允许变量在运行时改变类型。常见的数据类型转换函数包括 `bool()`、`int()`、`str()` 等。例如,`bool()` 函数可将值转换为布尔类型,`int()` 用于将值转换为整数类型。数据类型还包括列表(`lists`)、字典(`dictionaries`)、元组(`tuples`)等集合类型,其中列表使用方括号 `[]` 表示,字典使用花括号 `{}` 表示,元组使用圆括号 `()` 表示。 ### 1.2 变量与命名
recommend-type

点击歌曲没反应

<think> 我们之前已经讨论了如何将音频文件显示在QListView中,并希望实现点击播放。现在遇到的问题是点击列表项没有反应。 原因分析: 1. 我们没有将点击信号连接到播放槽函数。 2. 播放列表(QMediaPlaylist)可能没有正确添加媒体。 3. 媒体路径可能不正确。 解决方案: 按照之前的思路,我们需要做以下几步: 步骤1:确保已经创建了QMediaPlayer和QMediaPlaylist对象,并且播放器设置了播放列表。 步骤2:将QListView的点击信号(clicked)连接到自定义的槽函数,在该槽函数中设置播放列表的当前索引并播放。 步骤3:
recommend-type

SM-CNN-Torch: Torch实现短文本对排名的CNN模型

标题中提到的“SM-CNN-Torch”是一个深度学习框架Torch的实现版本,它基于Severyn和Moschitti在2015年SIGIR会议上发表的一篇论文所描述的卷积神经网络(CNN)模型。这篇论文的内容主要关注的是如何利用CNN对短文本对进行有效的排名,这一点对于问题回答(question-answering, QA)系统来说至关重要。实施该CNN模型的目标是为了更好地处理问答系统中的文本对比较问题,例如,在搜索引擎中确定哪些文档与用户的查询更加相关。 在描述中提到了如何使用该仓库中的代码。首先,用户需要安装Torch库,这是实现和运行SM-CNN-Torch模型的前提条件。接着,用户需要使用提供的脚本(fetch_and_preprocess.sh)下载并预处理GloVe(Global Vectors for Word Representation)字嵌入数据。这一数据集是预先训练好的词向量,能够将单词转换为连续的向量表示,这在深度学习模型中是处理文本的基本步骤。 在模型准备工作中,还需要注意的是Python版本,因为模型运行依赖于Python环境,建议的版本为2.7或更高版本。此外,描述中还提到了并行处理的线程数设置,这表明模型在运行过程中可能会涉及到并行计算,以加速计算过程。通过设置环境变量OMP_NUM_THREADS,可以指定并行计算时的线程数。 文件名称列表中的“SM-CNN-Torch-master”表示这是该仓库的主目录,包含了所有实现Severyn和Moschitti CNN模型的相关文件。 该存储库还包含了一些附加信息,例如,原始Torch实现已经被PyTorch版本所取代。PyTorch是Torch的一个分支,它提供了更多的功能和更易于使用的接口,对研究人员和开发者来说更加友好。此外,该仓库目前仅用于存档目的,这意味着原始的Torch代码不再被积极维护,而是作为一种历史记录保留下来。 标签“deep-learning”表明该项目是一个深度学习项目,所使用的模型是深度神经网络,特别是卷积神经网络。标签“question-answering”则直接指向了问题回答系统,这是深度学习的一个重要应用领域。标签“convolutional-neural-networks”指明了所使用的网络类型是卷积神经网络,它在图像处理和自然语言处理中都有广泛应用。而“Lua”标签则是因为Torch是用Lua语言编写的,尽管它通常与Python一起使用,但也有一个使用Lua的版本。 总的来说,SM-CNN-Torch是一个专门针对短文本对排名的深度学习模型的实现,它允许研究人员和开发者利用已经发表的研究成果来搭建和测试自己的模型,同时为了解其背后原理和实现细节提供了具体的代码和数据处理流程。