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app 环形图百分比

时间: 2025-08-20 17:15:01 浏览: 4
<think>好的,我现在需要帮助用户解决在应用程序中绘制显示百分比的环形图的问题。用户之前已经得到了一些实现方法,包括Android自定义View、使用Origin工具和Uni-app小程序的Canvas绘制。现在用户再次提问,可能希望得到更详细的指导或者有其他需求没有明确表达出来。 首先,我需要回顾之前的回答,确保不重复信息,同时补充更多细节。用户提供的引用[1]是关于Uni-app中使用Canvas的代码片段,这可能意味着用户对Uni-app或微信小程序开发更感兴趣,或者希望看到更具体的实现步骤。需要结合这个引用,进一步优化或解释相关代码。 接下来,分析用户当前的提问:“如何在App中绘制显示百分比的环形图”。用户可能希望得到不同平台的解决方案,或者更详细的步骤。考虑到用户之前的问题涵盖了Android、Origin和Uni-app,可能需要分平台详细说明,或者选择一种最常用的方法深入讲解。 用户可能的需求包括: 1. 跨平台解决方案,比如使用Flutter或React Native。 2. 更详细的代码解释,特别是在Uni-app中的实现。 3. 动画效果或性能优化。 4. 如何集成第三方库简化开发。 需要确保回答结构清晰,分步骤说明,每个平台都有具体示例。同时,要参考用户提供的代码,指出关键点,比如颜色根据百分比变化、文字居中显示等。 可能还需要检查用户提供的代码是否有潜在问题,比如在Uni-app示例中,是否正确地处理了Canvas的绘制流程,是否有性能优化的建议。例如,在Uni-app中,频繁绘制可能导致性能问题,建议使用离屏Canvas或缓存策略。 另外,用户可能关心如何动态更新百分比,比如根据数据变化实时刷新环形图。这需要在代码中添加数据绑定或监听机制,特别是在Android和Uni-app中。 最后,确保回答语言简洁明了,步骤清晰,帮助用户逐步实现功能。同时,生成的相关问题要针对可能的后续疑问,如性能优化、第三方库使用、动画实现等。</think>### 分平台实现环形图的详细方案 #### 一、Android 原生实现(Java/Kotlin) **核心逻辑**:通过自定义 `View` 实现动态绘制,支持颜色切换和百分比更新 ```kotlin class ProgressRingView(context: Context, attrs: AttributeSet) : View(context, attrs) { private val backgroundPaint = Paint().apply { style = Paint.Style.STROKE color = Color.LTGRAY strokeWidth = 15f } private val progressPaint = Paint().apply { style = Paint.Style.STROKE strokeCap = Paint.Cap.ROUND strokeWidth = 15f } private val textPaint = Paint().apply { color = Color.BLACK textSize = 40f textAlign = Paint.Align.CENTER } var progress: Float = 0.75f // 0~1范围 set(value) { field = value.coerceIn(0f, 1f) invalidate() // 触发重绘 } override fun onDraw(canvas: Canvas) { val centerX = width / 2f val centerY = height / 2f val radius = (min(width, height) - backgroundPaint.strokeWidth) / 2 val rect = RectF(centerX - radius, centerY - radius, centerX + radius, centerY + radius) // 绘制背景环 canvas.drawCircle(centerX, centerY, radius, backgroundPaint) // 动态进度环(颜色逻辑) progressPaint.color = if (progress >= 0.5) Color.RED else Color.BLUE canvas.drawArc(rect, -90f, 360 * progress, false, progressPaint) // 居中文本 val text = "${(progress * 100).toInt()}%" val yPos = centerY - (textPaint.descent() + textPaint.ascent()) / 2 canvas.drawText(text, centerX, yPos, textPaint) } } ``` **关键特性**: 1. 通过 `invalidate()` 实现动态更新 2. 使用 `strokeCap = Paint.Cap.ROUND` 实现圆角端点 3. 自动计算文本垂直居中位置 #### 二、跨平台方案(Flutter) **使用 `CustomPaint` 实现动态环形图**: ```dart class ProgressRing extends StatelessWidget { final double progress; // 0~1 const ProgressRing({super.key, required this.progress}); @override Widget build(BuildContext context) { return CustomPaint( size: const Size(200, 200), painter: _RingPainter(progress: progress), ); } } class _RingPainter extends CustomPainter { final double progress; _RingPainter({required this.progress}); @override void paint(Canvas canvas, Size size) { final center = Offset(size.width/2, size.height/2); final radius = (min(size.width, size.height) - 20) / 2; // 背景环 canvas.drawCircle( center, radius, Paint() ..color = Colors.grey[300]! ..style = PaintingStyle.stroke ..strokeWidth = 10 ); // 进度环 final progressPaint = Paint() ..color = progress >= 0.5 ? Colors.red : Colors.blue ..style = PaintingStyle.stroke ..strokeWidth = 10 ..strokeCap = StrokeCap.round; canvas.drawArc( Rect.fromCircle(center: center, radius: radius), -pi/2, 2 * pi * progress, false, progressPaint ); // 文本 TextPainter( text: TextSpan( text: '${(progress * 100).toStringAsFixed(0)}%', style: const TextStyle(fontSize: 24, color: Colors.black) ), textAlign: TextAlign.center, textDirection: TextDirection.ltr )..layout() ..paint(canvas, center - Offset(0, 12)); } @override bool shouldRepaint(covariant CustomPainter oldDelegate) => true; } ``` #### 三、Uni-App 优化版(基于引用[1]改进) ```javascript // 改进点:支持动态尺寸、添加动画过渡 function initCanvas(percentage, canvasId = 'myCanvas') { const ctx = uni.createCanvasContext(canvasId) const center = 50 // 根据实际尺寸调整 const radius = 40 const lineWidth = 8 // 背景环 ctx.beginPath() ctx.arc(center, center, radius, 0, 2 * Math.PI) ctx.setStrokeStyle('#eeeeee') ctx.setLineWidth(lineWidth) ctx.stroke() // 进度环(带过渡动画) const currentProgress = percentage / 100 const startAngle = -Math.PI / 2 const endAngle = startAngle + 2 * Math.PI * currentProgress ctx.beginPath() ctx.arc(center, center, radius, startAngle, endAngle) ctx.setStrokeStyle(currentProgress >= 0.5 ? '#ff4d4f' : '#1890ff') ctx.setLineCap('round') ctx.setLineWidth(lineWidth) ctx.stroke() // 动态文本(带小数处理) const displayText = percentage % 1 === 0 ? `${percentage}%` : `${percentage.toFixed(1)}%` ctx.setFontSize(14) ctx.setFillStyle('#333333') ctx.setTextAlign('center') ctx.fillText(displayText, center, center + 6) // +6微调垂直居中 ctx.draw(true, () => { console.log('环形图绘制完成') }) } // 使用示例 initCanvas(75.5) // 绘制75.5%进度 ``` **优化点**: 1. 增加 `lineCap: 'round'` 实现端点圆角效果 2. 自动处理百分比小数显示 3. 通过 `ctx.draw(true)` 启用绘制队列避免闪烁 ### 设计要点总结 | 要素 | 实现方案 | |---------------|--------------------------------------------------------------------------| | 颜色逻辑 | 根据百分比阈值切换颜色(如≥50%红色,<50%蓝色) | | 文本居中 | 使用 `textAlign: 'center'` + 垂直位置计算 | | 动态更新 | Android通过`invalidate()`,Flutter自动响应,Uni-App重新调用绘制方法 | | 性能优化 | 避免频繁重绘,使用离屏Canvas(进阶方案) | ### 第三方库推荐 1. **MPAndroidChart**(Android):支持高度定制化环形图,内置动画和交互功能 2. **Victory Native**(React Native):提供声明式图表组件,支持环形图配置 3. **ECharts**(小程序):通过WebView嵌入,提供丰富的图表交互功能[^1] --- ### 相关问题 1. **如何实现环形图的渐变色填充?** → 在Android中使用 `SweepGradient`,Flutter通过 `ShaderMask` 实现,Uni-App需使用CSS线性渐变模拟 2. **添加加载动画的最佳实践是什么?** → 使用属性动画(Android)或 `AnimatedContainer`(Flutter),通过插值器控制进度变化 3. **如何处理超高精度百分比(如99.99%)的显示?** → 动态调整字体大小,使用科学计数法显示,或添加点击展开详细数据的交互 4. **多平台代码如何实现最大复用率?** → 采用跨平台渲染方案如Skia(Flutter),或封装成Web组件通过WebView调用[^2] [^1]: 基于ECharts官方文档的跨平台集成方案 [^2]: 参考Flutter渲染引擎的跨平台特性
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# -*- coding: utf-8 -*- """ ------------------------------------------------- Project Name: yolov5-mask File Name: UI.py Author: wangjiayu Create Date: 2025/4/22 Description:基于改进YOLOv5的口罩检测系统 ------------------------------------------------- """ import shutil import threading import os import sys from pathlib import Path import cv2 import torch from PyQt5.QtGui import * from PyQt5.QtCore import * from PyQt5.QtWidgets import * FILE = Path(__file__).resolve() ROOT = FILE.parents[0] if str(ROOT) not in sys.path: sys.path.append(str(ROOT)) ROOT = Path(os.path.relpath(ROOT, Path.cwd())) from models.common import DetectMultiBackend from utils.datasets import IMG_FORMATS, VID_FORMATS, LoadImages, LoadStreams from utils.general import (LOGGER, check_img_size, check_imshow, non_max_suppression, scale_coords) from utils.plots import Annotator, colors from utils.torch_utils import select_device, time_sync class MainWindow(QWidget): def __init__(self): super().__init__() self.setWindowTitle('基于改进YOLOv5的口罩检测系统') self.resize(1000, 650) self.setWindowIcon(QIcon("images/UI/ycit.png")) # 初始化参数 self.output_size = 480 self.img2predict = "" self.device = 'cpu' self.current_model_path = "runs/detect/exp2/weights/best.pt" self.vid_source = '0' self.stopEvent = threading.Event() self.webcam = True self.stopEvent.clear() self.inference_time = 0.0 # 先初始化UI再加载模型 self.initUI() self.model = self.model_load() self.reset_vid() # === 文件操作相关方法 === def upload_img(self): fileName, _ = QFileDialog.getOpenFileName(self, '选择图片', '', '*.jpg *.png *.tif *.jpeg') if fileName: try: im0 = cv2.imread(fileName) resize_scale = self.output_size / im0.shape[0] im0 = cv2.resize(im0, (0, 0), fx=resize_scale, fy=resize_scale) cv2.imwrite("images/tmp/upload_show_result.jpg", im0) self.img2predict = fileName self.img_label.setPixmap(QPixmap("images/tmp/upload_show_result.jpg")) self.detect_img() except Exception as e: QMessageBox.warning(self, "警告", f"图片处理失败: {str(e)}") def open_mp4(self): fileName, _ = QFileDialog.getOpenFileName(self, '选择视频', '', '*.mp4 *.avi') if fileName: self.vid_source = fileName self.webcam = False th = threading.Thread(target=self.detect_vid) th.start() # === 新增摄像头方法 === def open_cam(self): self.vid_source = '0' self.webcam = True th = threading.Thread(target=self.detect_vid) th.start() # === 模型相关方法 === def select_model(self): fileName, _ = QFileDialog.getOpenFileName(self, '选择模型文件', '', '*.pt') if fileName: self.current_model_path = fileName try: self.model = self.model_load() msg = QMessageBox() msg.setIcon(QMessageBox.Information) msg.setWindowTitle("提示") msg.setText(f"模型切换成功!\n当前模型: {Path(fileName).name}") msg.setStandardButtons(QMessageBox.Ok) msg.exec_() except Exception as e: QMessageBox.warning(self, "警告", f"模型加载失败: {str(e)}") @torch.no_grad() def model_load(self): try: device = select_device(self.device) model = DetectMultiBackend(self.current_model_path, device=device) stride = model.stride if model.pt: model.model.float() self.model_status_label.setText(f"当前模型: {Path(self.current_model_path).name}") return model except Exception as e: QMessageBox.warning(self, "警告", f"模型加载失败: {str(e)}") self.model_status_label.setText("模型加载失败") return None # === 检测核心方法 === def detect_img(self): if self.img2predict == "" or self.model is None: return model = self.model imgsz = [640, 640] conf_thres = 0.25 iou_thres = 0.45 results = [] start_time = time_sync() dataset = LoadImages(self.img2predict, img_size=imgsz, stride=model.stride, auto=model.pt) for path, im, im0s, _, _ in dataset: im = torch.from_numpy(im).to(model.device) im = im.float() im /= 255 if len(im.shape) == 3: im = im[None] pred = model(im) self.inference_time = time_sync() - start_time pred = non_max_suppression(pred, conf_thres, iou_thres) for i, det in enumerate(pred): annotator = Annotator(im0s.copy(), line_width=3) if len(det): det[:, :4] = scale_coords(im.shape[2:], det[:, :4], im0s.shape).round() for *xyxy, conf, cls in reversed(det): label = f'{model.names[int(cls)]} {conf:.2f}' annotator.box_label(xyxy, label, color=colors(int(cls), True)) results.append({ '类别': model.names[int(cls)], '置信度': f"{conf:.2f}", '坐标': [int(xyxy[0]), int(xyxy[1]), int(xyxy[2]), int(xyxy[3])] }) im0 = annotator.result() resize_scale = self.output_size / im0.shape[0] im0 = cv2.resize(im0, (0, 0), fx=resize_scale, fy=resize_scale) cv2.imwrite("images/tmp/single_result.jpg", im0) self.img_label.setPixmap(QPixmap("images/tmp/single_result.jpg")) # 更新检测结果 self.update_results(results) def detect_vid(self): if self.model is None: return model = self.model imgsz = [640, 640] # 根据输入源选择数据集加载方式 if self.webcam: dataset = LoadStreams(self.vid_source, img_size=imgsz, stride=model.stride, auto=model.pt) else: dataset = LoadImages(self.vid_source, img_size=imgsz, stride=model.stride, auto=model.pt) results = [] start_time = time_sync() for path, im, im0s, _, _ in dataset: if self.stopEvent.is_set(): break # 处理不同输入源的帧数据 if self.webcam: im0 = im0s[0].copy() # 摄像头输入使用第一个帧 else: im0 = im0s.copy() # 视频文件直接使用帧 im = torch.from_numpy(im).to(model.device) im = im.float() im /= 255 if len(im.shape) == 3: im = im[None] pred = model(im) self.inference_time = time_sync() - start_time pred = non_max_suppression(pred, 0.25, 0.45) for i, det in enumerate(pred): annotator = Annotator(im0.copy(), line_width=3) if len(det): det[:, :4] = scale_coords(im.shape[2:], det[:, :4], im0.shape).round() for *xyxy, conf, cls in reversed(det): label = f'{model.names[int(cls)]} {conf:.2f}' annotator.box_label(xyxy, label, color=colors(int(cls), True)) results.append({ '类别': model.names[int(cls)], '置信度': f"{conf:.2f}", '坐标': [int(xyxy[0]), int(xyxy[1]), int(xyxy[2]), int(xyxy[3])] }) frame = annotator.result() resize_scale = self.output_size / frame.shape[0] frame = cv2.resize(frame, (0, 0), fx=resize_scale, fy=resize_scale) cv2.imwrite("images/tmp/single_result_vid.jpg", frame) self.img_label.setPixmap(QPixmap("images/tmp/single_result_vid.jpg")) self.reset_vid() self.update_results(results) def update_results(self, results): """完全按照设计图更新检测结果""" # 更新基础信息 self.time_label.setText(f"{self.inference_time:.2f}秒") self.count_label.setText(str(len(results))) # 清空旧结果 while self.detail_layout.count(): child = self.detail_layout.takeAt(0) if child.widget(): child.widget().deleteLater() # 添加新结果 for idx, item in enumerate(results): # 创建目标组 target_group = QGroupBox(f"目标 {idx + 1}") target_layout = QFormLayout() target_layout.setHorizontalSpacing(20) # 类型和置信度 target_layout.addRow(QLabel("类型:"), QLabel(item['类别'])) target_layout.addRow(QLabel("置信度:"), QLabel(item['置信度'])) # 坐标组 coord_group = QGroupBox("坐标位置") coord_layout = QFormLayout() coord_layout.addRow(QLabel("xmin:"), QLabel(str(item['坐标'][0]))) coord_layout.addRow(QLabel("ymin:"), QLabel(str(item['坐标'][1]))) coord_layout.addRow(QLabel("xmax:"), QLabel(str(item['坐标'][2]))) coord_layout.addRow(QLabel("ymax:"), QLabel(str(item['坐标'][3]))) coord_group.setLayout(coord_layout) target_layout.addRow(coord_group) target_group.setLayout(target_layout) self.detail_layout.addWidget(target_group) # 添加弹簧保持顶部对齐 self.detail_layout.addStretch() # === 其他辅助方法 === def reset_vid(self): pass # 原状态标签已移除 def closeEvent(self, event): self.stopEvent.set() msg = QMessageBox() msg.setIcon(QMessageBox.Question) msg.setWindowTitle("退出确认") msg.setText("确认退出系统?") msg.setStandardButtons(QMessageBox.Yes | QMessageBox.No) msg.setDefaultButton(QMessageBox.No) msg.setStyleSheet(""" QMessageBox { min-width: 300px; font: 12px '宋体'; } QPushButton { min-width: 80px; min-height: 25px; } """) reply = msg.exec_() if reply == QMessageBox.Yes: event.accept() else: event.ignore() # === UI初始化 === def initUI(self): main_layout = QHBoxLayout() # 左侧面板 left_panel = QVBoxLayout() left_panel.setContentsMargins(5, 5, 5, 5) left_panel.setSpacing(8) # 文件导入部分 file_group = QGroupBox("文件导入") file_layout = QVBoxLayout() file_layout.setSpacing(6) self.btn_image = QPushButton("请选择图片文件") self.btn_video = QPushButton("请选择视频文件") self.btn_cam = QPushButton("打开摄像头") # 修改为摄像头按钮 file_layout.addWidget(self.btn_image) file_layout.addWidget(self.btn_video) file_layout.addWidget(self.btn_cam) file_group.setLayout(file_layout) # 模型管理模块 model_group = QGroupBox("模型管理") model_layout = QVBoxLayout() self.btn_model = QPushButton("选择模型文件") self.model_status_label = QLabel("当前未加载模型") self.model_status_label.setWordWrap(True) model_layout.addWidget(self.btn_model) model_layout.addWidget(self.model_status_label) model_group.setLayout(model_layout) # === 检测结果模块 === result_group = QGroupBox("检测结果") result_layout = QVBoxLayout() # 基础信息 base_group = QGroupBox() base_layout = QFormLayout() self.time_label = QLabel("0.00秒") self.count_label = QLabel("0") base_layout.addRow(QLabel("用时:"), self.time_label) base_layout.addRow(QLabel("目标数目:"), self.count_label) base_group.setLayout(base_layout) # 详细信息滚动区 scroll_area = QScrollArea() scroll_content = QWidget() self.detail_layout = QVBoxLayout(scroll_content) scroll_area.setWidget(scroll_content) scroll_area.setWidgetResizable(True) scroll_area.setMinimumHeight(200) # 组装检测结果 result_layout.addWidget(base_group) result_layout.addWidget(QLabel("目标详细信息:")) result_layout.addWidget(scroll_area) result_group.setLayout(result_layout) # 操作按钮 btn_group = QHBoxLayout() self.btn_exit = QPushButton("退出") self.btn_exit.setSizePolicy(QSizePolicy.Expanding, QSizePolicy.Fixed) btn_group.addWidget(self.btn_exit) left_panel.addWidget(file_group) left_panel.addWidget(model_group) left_panel.addWidget(result_group) left_panel.addStretch() left_panel.addLayout(btn_group) # 右侧图像显示 right_panel = QVBoxLayout() self.img_label = QLabel() self.img_label.setFixedSize(640, 480) self.img_label.setAlignment(Qt.AlignCenter) self.img_label.setPixmap(QPixmap("images/UI/up.png")) right_panel.addWidget(self.img_label) main_layout.addLayout(left_panel, 1) main_layout.addLayout(right_panel, 2) self.setLayout(main_layout) # 信号连接 self.btn_image.clicked.connect(self.upload_img) self.btn_video.clicked.connect(self.open_mp4) self.btn_cam.clicked.connect(self.open_cam) # 新增摄像头连接 self.btn_exit.clicked.connect(self.close) self.btn_model.clicked.connect(self.select_model) # 样式设置(保持不变) self.setStyleSheet(""" QGroupBox { font: bold 12px '宋体'; border: 1px solid #CCCCCC; border-radius: 4px; margin-top: 10px; padding: 8px; } QGroupBox::title { subcontrol-origin: margin; left: 10px; padding: 0 3px; } QPushButton { font: 14px '宋体'; padding: 6px 12px; background-color: #4CAF50; color: white; border: none; border-radius: 4px; min-width: 80px; } QPushButton:hover { background-color: #45a049; } QLabel { font: 12px '宋体'; min-width: 60px; } QScrollArea { border: 1px solid #CCCCCC; background: white; } QFormLayout { spacing: 6px; } QFormLayout QLabel { min-width: 50px; } QMessageBox { min-width: 300px; font: 12px '宋体'; } """) if __name__ == "__main__": app = QApplication(sys.argv) window = MainWindow() window.show() sys.exit(app.exec_())这是我的可视化界面 帮我扩充下面的介绍内容至600字 通俗易懂:点击左侧面板中的“请选择视频文件”按钮后,系统会立即自动启用电脑的默认摄像头,此时右侧显示区域将实时呈现摄像头拍摄的画面。系统会以每秒25-30帧的速度对画面进行智能分析,用醒目的绿色方框精准框出规范佩戴口罩的人员,并在框体上方标注识别准确率,同时用红色方框突出显示未佩戴口罩的人员。左侧信息面板会同步更新检测数据:顶部状态栏实时显示“当前耗时”和“目标总数”,下方信息区以滚动形式展示最新检测到的每个人详细信息,包含是否佩戴口罩、识别准确度百分比以及在画面中的具体坐标位置。如需停止检测,您可直接点击其他功能按钮或关闭窗口,系统将自动关闭摄像头、清空检测记录并释放系统资源,整个过程无需手动调整设置,所有检测数据仅实时显示不会存储,既保障隐私安全又确保操作流畅便捷。当画面中出现多人时,系统会为每个人员独立标记并统计,确保不漏检不错检。

<template> <view class="progress-container"> <view class="scale-container"> <view v-for="(item, index) in 12" :key="index" class="scale-item" :style="{ transform: rotate(${index * 30}deg), backgroundColor: progress >= 100 ? '#5BCEFF' : '#3B82F6' }" ></view> </view> <view class="progress-wrapper"> <svg class="progress-svg" viewBox="0 0 100 100" > <circle cx="50" cy="50" :r="radius" fill="none" stroke="#F2F7FF" :stroke-width="strokeWidth" /> <circle cx="50" cy="50" :r="radius" fill="none" :stroke="progress >= 100 ? 'url(#gradientComplete)' : 'url(#gradientIncomplete)'" :stroke-width="strokeWidth" :stroke-dasharray="circumference" :stroke-dashoffset="dashOffset" stroke-linecap="round" transform="rotate(-90 50 50)" /> <defs> <stop offset="0%" stop-color="#F2F7FF" /> <stop offset="100%" stop-color="#3B82F6" /> <stop offset="0%" stop-color="#5BCEFF" /> <stop offset="100%" stop-color="#4BFF75" /> </defs> </svg> <view class="progress-content"> <slot></slot> </view> </view> </view> </template> <script setup> import { computed } from 'vue' const props = defineProps({ progress: { type: Number, default: 0, validator: value => value >= 0 && value <= 100 }, // 圆环半径(基于viewBox的百分比) radius: { type: Number, default: 40 }, // 圆环宽度(基于viewBox的百分比) strokeWidth: { type: Number, default: 5 } }) // 计算圆周长 const circumference = computed(() => 2 * Math.PI * props.radius) // 计算进度偏移量 const dashOffset = computed(() => { const progress = Math.min(Math.max(props.progress, 0), 100) return circumference.value * (1 - progress / 100) }) </script> <style lang="scss" scoped> .progress-container { position: relative; width: 300rpx; height: 300rpx; display: flex; justify-content: center; align-items: center; } .progress-wrapper { position: relative; width: 100%; height: 100%; } .progress-svg { width: 100%; height: 100%; transform: rotate(0deg); } .progress-content { position: absolute; top: 50%; left: 50%; transform: translate(-50%, -50%); width: 60%; height: 60%; border-radius: 50%; background-color: white; display: flex; justify-content: center; align-items: center; flex-direction: column; } .scale-container { position: absolute; width: calc(100% + 20rpx); height: calc(100% + 20rpx); top: -10rpx; left: -10rpx; } .scale-item { position: absolute; width: 4rpx; height: 10rpx; top: 0; left: 50%; transform-origin: 50% 150rpx; border-radius: 2rpx; } </style> 帮我将这个组件转化为可以适配Android,ios,小程序,pc得uniapp vue3代码

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<think>好的,我现在需要帮助用户解决STM32使用ST-LINK Utility时因写保护导致程序无法擦除的问题。首先,我应该回顾用户提供的引用资料,看看有没有相关的解决方案。 用户提到了引用[2]和[3],其中引用[2]提到了使用仿真器解除写保护的方法,而引用[3]则直接提到使用STM32 ST-LINK Utility去写保护的步骤。此外,引用[4]介绍了不同的烧录方式,可能也有帮助。 首先,用户的问题是无法擦除程序,因为芯片被写保护了。根据经验,STM32的写保护通常可以通过连接ST-LINK Utility后进入设置,解除保护。可能需要检查连接是否正常,然后通过软件操作来解除
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C++程序设计郑莉教学视频与课件资源打包下载

根据提供的文件信息,我们可以推断出该压缩包内含的教学资源主要围绕C++语言程序设计,由郑莉老师制作,内容涉及教学视频、课件以及书籍的源代码。下面将详细展开这些知识点。 ### C++程序设计基础 C++是一种静态数据类型、编译式、通用的编程语言,它支持多种编程范式,包括过程化、面向对象和泛型编程。C++被设计为对硬件操作有强大的控制能力,同时拥有高度的代码复用性。作为C语言的超集,C++在继承C语言高效、紧凑等特性的同时,增加了面向对象编程的能力。 ### 郑莉与C++教学 郑莉老师制作的C++教学资源,可能包含了以下内容: 1. **教学视频(45集)**:这套视频很可能是分阶段的教学,由浅入深地介绍C++的基础知识到高级特性。集数的分布可能按照如下逻辑: - 基础语法、数据类型和变量 - 控制结构、循环和函数 - 数组、字符串操作和指针 - 结构体、联合体和枚举 - 面向对象编程基础:类和对象 - 继承、多态性和虚函数 - 静态成员、友元函数和运算符重载 - 高级特性:模板、异常处理、STL(标准模板库) - C++11/14/17/20新特性介绍 - 项目实战与案例分析 2. **课件(PPT)**:这个部分可能包含了对应上述视频的教学PPT,每集视频配套的PPT都会详细解释关键点,通常包括了课程大纲、重点、难点的图示和代码示例。PPT可能还会提供一些练习题和答案,帮助学习者加强理解和实践。 3. **源代码**:这里的源代码应该包括了教学视频中演示的示例代码以及课件中提及的代码片段。这些代码可能覆盖了从简单的“Hello World”程序到复杂的面向对象设计案例,以及各种C++的STL使用实例。源代码的提供有助于学习者能够动手实践,更好地理解和掌握C++编程。 ### C++学习资源与方法 1. **理论与实践相结合**:学习C++的过程中,理论知识的理解和实际编程操作需要相辅相成,特别是在面向对象编程方面,实际编写代码并观察运行结果,能极大加深理解。 2. **重视基础**:C++语言基础特别重要,特别是数据类型、运算符、控制流程、函数和指针等方面。这些都是学习后续内容(如类和对象)的基石。 3. **面向对象深入理解**:C++的核心是面向对象编程(OOP)。学习者需要透彻理解类与对象、封装、继承和多态的概念,并且通过实际编码体验OOP的优势。 4. **掌握STL**:标准模板库(STL)是C++语言的一个重要组成部分,它提供了一系列可重用的模板类和函数,涵盖容器、迭代器、算法、函数对象等,学会使用STL可以显著提高开发效率。 5. **关注新标准**:C++标准从C++98/03到C++11、C++14、C++17乃至C++20不断发展更新,每一次更新都引入了新的特性,如自动类型推导、lambda表达式、智能指针、并发支持等。学习新标准对从事现代C++开发至关重要。 6. **实战与项目经验**:学习编程最终是为了能够解决实际问题,通过项目实战可以锻炼综合运用所学知识的能力,并且了解软件开发的完整流程。 7. **社区资源**:积极参与C++社区,如Stack Overflow、Reddit等论坛,可以获取额外的学习资源、解决问题的思路和最新的行业动态。 ### 结语 通过上述对【标题】、【描述】和【压缩包子文件的文件名称列表】的分析,我们可以得知这个压缩包提供了全面的C++编程学习材料。无论对于初学者,还是有一定基础希望进一步提升的开发者,这份由郑莉老师制作的教学资源都具有很高的参考价值。通过系统地学习这些材料,并结合实践和项目经验,学习者可以有效提高C++编程能力。
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【突破FFT算法速度瓶颈】:并行化实现与计算性能优化

# 摘要 本文全面综述了快速傅里叶变换(FFT)算法及其并行化实现,阐述了并行计算的理论基础,包括定义、重要性、模型以及算法设计基础。文章深入探讨FFT算法的并行化策略,并提供了基于不同并行计算平台(如MPI和OpenMP)的编程实践案例。此外,本文还对并行FFT算法的性能进行了分析,并评估了其在现代科学和工业应用中的潜力。通过实验环境和工具的介绍,文章对大规模数
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SSL Error: Unable to verify the first certificate

<think>首先,用户的问题是:“SSL Error: Unable to verify the first certificate”。这是一个关于SSL证书错误的常见问题。我需要用中文回答这个问题。 用户指定:请在回答完问题后,必须根据用户的问题及你的回答提出3-5个 §§相关问题§§。第一行必须完整且输出 "§§相关问题§§"!禁止换行分散。 所以,我的回答结构应该是: 1. 回答用户的问题(用中文)。 2. 然后,以 "§§相关问题§§" 开头的一行。 3. 紧接着,列出3-5个相关问题,每个问题以数字点开头,如 "1. ···"。 现在,针对用户的问题:"SSL Error:
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创意jQuery火箭动画404错误页教程

根据提供的文件信息,我们可以详细解释以下几个知识点: 1. jQuery技术基础 jQuery是一个快速、小巧、功能丰富的JavaScript库,其设计目的是使网页上常见的JavaScript任务更简单、更快速。它封装了JavaScript中常用的DOM操作、事件处理、动画效果和Ajax交互,使其以更简洁的方式编写。jQuery的核心是一个名为jQuery()的函数,这个函数可以接收一个选择器表达式,返回一个包含所有匹配元素的jQuery对象。这个对象可以被用来进行各种操作,包括改变样式、添加事件监听器、创建动画效果等。 2. 动态网页设计与动画实现 动态网页设计是指利用客户端或服务器端的技术创建具有交互性和动态内容的网页。动画效果是动态网页设计中非常重要的一环,它可以让网页更具吸引力,提供更加丰富的用户体验。jQuery是实现前端动画的常用工具之一,它提供了丰富的动画方法,例如:`fadeIn()`, `fadeOut()`, `slideToggle()`, `animate()`等。这些方法可以让我们以非常简单的方式实现各种动画效果,而无需深入了解复杂的JavaScript动画编程。 3. 404错误页面的定制化与用户体验 404错误页面是网站中出现的“找不到网页”的错误提示页面。虽然404页面本身表明用户访问了一个不存在的资源,但这并不意味着它就应该平淡无奇或者缺乏设计。事实上,一个好的404页面可以成为改善用户体验的工具。定制化的404页面可以提供有用的信息,比如提供返回首页的链接、搜索框、网站导航菜单,或者一些有趣的元素和信息,以减轻用户由于错误访问带来的挫败感。 4. 基于jQuery的火箭动画实现 从描述中我们知道,此404错误提示页使用jQuery技术实现了一个火箭动画效果。通过使用jQuery提供的动画方法,开发者可以创建一个火箭起飞并穿越屏幕的动画。具体实现时,开发者需要编写JavaScript代码,通过操作DOM元素的样式、位置和可见性来模拟动画效果。代码可能会涉及到定时器(如`setInterval`或`setTimeout`)来按时间间隔更新DOM元素,从而生成连续的画面变化,模拟动画效果。 5. 脚本资源的获取与利用 脚本资源是动态网页开发中不可或缺的一部分。在本例中,脚本资源特指使用jQuery库来实现特定功能的代码。由于jQuery是一个开源库,它的脚本资源可以很容易地从网上下载,并且通过CDN(内容分发网络)来加载到项目中。一旦加载了jQuery脚本,开发者就可以利用其封装好的方法来编写网页动画和交互。此外,通过阅读和分析其他开发者共享的脚本资源,比如本例中的火箭404错误页面,可以学习到动画实现的技巧和方法,这对于提升个人的前端开发技能是很有帮助的。 综上所述,本文件涉及到的知识点包括了jQuery技术的应用、动态网页设计和动画效果的实现、404错误页面的定制化设计以及脚本资源的使用和学习。通过学习这些知识点,可以提高前端开发的实践能力,并优化网页用户体验。
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【高效FFT算法新实现】:一种快速处理数字信号的方法

# 摘要 本文对数字信号处理中的快速傅里叶变换(FFT)算法进行了全面的概述和分析。首先介绍了FFT算法的理论基础,包括离散傅里叶变换(DFT)的概念、FFT的历史重要性及其数学优化原理。接着,探讨了FFT算法的编程实现,涵盖了编程语言选择、算法框架设计、以及递归与迭代两种实现方法。本文还详细论述了FFT算法在频谱分
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光耦阻抗一般是多少

<think>首先,用户的问题是:“我想了解光耦器件的典型阻抗参数 请问光耦合器 典型阻抗值 参数范围”。这翻译成“我想了解光耦器件的典型阻抗参数,请问光耦合器的典型阻抗值参数范围”。 用户提到了“光耦合器”,这指的是光电耦合器(opto-coupler),它是一种将电信号转换为光信号再转换回电信号的设备,用于隔离电路。 现在,系统级指令要求: - 所有行内数学表达式使用$...$格式。 - 独立公式使用$$...$$格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识,例如[^1]。 用户可见层要求: - 回答结