学习打卡03 小程序02

lyqiuyo 2021-12-04 16:33:58

一、布局

<!--index.wxml-->
<view>
<image></image>
<text></text>
<button>获取用户信息</button>
</view>

1) <view></view> 容器包裹器 类似于div

2) <div></div> 可定义文档中的分区部分,可以将文档分割成独立的、不同的部分。

 

二、获取信息

<button bindtap="getUserProfile">获取用户信息</button>

bindtap属性为按钮绑定点击事件,响应函数getUserProfile

 

函数getUserProfile

// index.js
Page({
    /**
   * 页面的初始数据
   */
  data: {
    userInfo: null
  },
  getUserProfile(){
    wx.getUserProfile({
      desc: '用户注册',
      success: (res) => {
        console.log('获取用户信息成功', res.userInfo);
        console.log('头像图片地址',  res.userInfo.avatarUrl);
        this.setData({
          userInfo: res.userInfo 
        })
      },
      fail: (res) => {
        console.log('获取用户信息失败', res);
      },
    })
  }
  })

三、绑定信息

<view class="flexstyle">
<image src="{{userInfo.avatarUrl}}"> </image>
<text>{{userInfo.nickName}}</text>
<but bitonndtap="getUserProfile">获取用户信息</button>
</view>

{{}} 获取Page里data的数据

 

四、样式布局

/**index.wxss**/
image{
  width: 40vw;
  height: 40vw;
  border-radius: 50%;
}
​
text{
  font-size: 70rpx;
}
​
.flexstyle{
  height: 100vh;
  display: flex;
  flex-direction: column;
  align-items: center;
  justify-content: space-around;
}

每个对象影响html对应的标签?

vh -- 视窗高度 1vh 表示1%

vw -- 视窗宽度

border-radius -- 设置元素的外边框圆角。使用一个半径确定一个圆形。可以填好多半径,好复杂,暂时理解不了。

font-size -- 字体大小

rpx -- (responsive pixel) 响应单位,微信小程序独有、解决屏幕自适应的尺寸单位。前端好复杂

.flexstyle -- 弹性伸缩盒 由view的class绑定

height : 100vh 表示这个view高度占满 100%视窗

display: flex 表示将对象作为弹性伸缩盒显示。不理解,对象是什么? img/text/flexstyle ?

flex-direction: column 表示主轴方向为垂直,这个view中的布局为垂直布局

align-items: center 表示元素于交叉轴的中点对齐

justify-content: space-between 表示元素都等间距显示

space-around 表示每个项目两侧的间隔相等

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提桶跑 2021-12-04
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内容概要:本文系统研究了基于CNN-SVM的卷积神经网络与支持向量机融合的数据分类预测方法,聚焦其在工业故障识别中的应用,提供了完整的Matlab代码实现。通过CNN提取输入数据的深层空间特征,再由SVM进行高精度分类,充分发挥两者优势,有效提升了故障识别的准确性、鲁棒性与泛化能力。该方法特别适用于处理电力系统、机械设备等领域的高维、非线性、强噪声监测数据,在变压器故障诊断、轴承缺陷识别等场景中具有重要应用价值。文档还整合了机器学习、深度学习、图像处理、路径规划、电力系统优化等多个前沿科研方向的技术资源,配套大量Matlab/Simulink仿真案例与Python代码,全面支持科研复现与工程实践。; 适合人群:具备一定编程基础,熟练掌握Matlab或Python语言,从事电气工程、自动化、人工智能、机械故障诊断等相关领域研究的研发人员及高校研究生; 使用场景及目标:① 实现工业设备的状态监测与多类别故障分类;② 深入理解CNN与SVM融合模型的设计原理与工程实现细节;③ 借助所提供的丰富算法案例开展科研复现、模型优化与系统仿真验证; 阅读建议:建议按照文档目录结构系统化学习,结合百度网盘提供的完整代码资源进行动手实践,重点关注CNN特征提取层与SVM分类器之间的数据接口设计与参数调优策略,同时可延伸学习文中涉及的其他智能算法及其在电力系统、信号处理等领域的交叉应用,全面提升科研创新能力。

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