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JavaFX——(第一篇:介绍篇)

JavaFX有以下优点: 因为JavaFX平台是用Java编写的,Java开发人员可以利用现有的技能和工具来开发JavaFX应用程序。...一个场景中单独的元素叫节点。每一个节点都有一个ID,样式类和边界值。除了根结点外,每一个节点都有一个父结点并且有0到多个子节点。...这是一个扩展节点的类。 CSS JavaFX层叠样式表(CSS)提供了定制样式应用能力的用户界面的一个JavaFX应用程序,而无需更改任何应用程序的源代码。...CSS可以应用于任何节点在JavaFX场景图和应用于异步的节点。JavaFX的CSS样式也可以轻松地分配到在运行时的场景,让应用程序的外观动态更改。...FXML,一种基于xml的语言来定义JavaFX应用。 一个新的媒体引擎,支持播放多媒体内容的网页。 web能力的扩展。 各种各样的内置的UI控件,包括图表、表格、菜单和窗格等。

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    UA Expert—一个功能齐全的OPC UA客户端

    项目窗格(左上窗)显示已连接的 UA 服务器和打开的文档插件。地址空间窗格(左下窗)显示 UA 服务器信息模型。...根据浏览器中选择的节点,属性和参考窗口(右上窗和右下窗)显示所选节点的属性及其在服务器地址空间网格网络中的引用。 OPC UA 数据视图 默认情况下,此插件显示在 Ua 专家的中心窗格中。...单击事件时,下窗格组将根据您在配置中勾选的选定事件字段向您显示此特定事件的所有详细信息。 OPC UA 历史趋势视图 使用菜单栏中的"添加文档"按钮添加"历史视图文档"。...性能插件将显示在中心窗格中,由三个主要组组成,即配置、使用节点列表和在图形视图中显示测量结果。...结果将显示在较低的图形窗格中。累积图形显示不同 UA 服务之间的比较(比较计算的平均值)。此外,还分别显示每个 UA 服务测量,以验证测量的恒定性和可信性。

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    UA Expert—一个功能齐全的OPC UA客户端

    项目窗格(左上窗)显示已连接的 UA 服务器和打开的文档插件。地址空间窗格(左下窗)显示 UA 服务器信息模型。...根据浏览器中选择的节点,属性和参考窗口(右上窗和右下窗)显示所选节点的属性及其在服务器地址空间网格网络中的引用。 OPC UA 数据视图 默认情况下,此插件显示在 Ua 专家的中心窗格中。...单击事件时,下窗格组将根据您在配置中勾选的选定事件字段向您显示此特定事件的所有详细信息。 OPC UA 历史趋势视图 使用菜单栏中的"添加文档"按钮添加"历史视图文档"。...性能插件将显示在中心窗格中,由三个主要组组成,即配置、使用节点列表和在图形视图中显示测量结果。...结果将显示在较低的图形窗格中。累积图形显示不同 UA 服务之间的比较(比较计算的平均值)。此外,还分别显示每个 UA 服务测量,以验证测量的恒定性和可信性。

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    verdi实用技巧

    Operations -> Expand as Sub-bus 例如将128bit分成32bit: 结果: Logical Operation逻辑运算 可以通过对现有信号执行的逻辑操作创建新信号,或者搜索信号值...Signal -> Logical Operation 逻辑操作 两信号进行与运算,也可以进行其他运算: 相与之后得出新信号: 数值搜索 输入搜索的值,点击create,该值位置会拉高....Set Search Value数值搜索、上升沿和下降沿搜索 进行数值搜索、上升沿和下降沿搜索 选中信号,按n向后搜索,N向前搜索; 数值搜索: 上下沿搜索: 自动计数 方法一:Grid Options...网格计数 可以指定在波形窗中绘制网格线。...在比较完成后,nWave以图形方式显示波形窗格中的任何不匹配,然后可以通过每个不匹配来分析差异。

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    利用 Redis 实现“附近的人”功能!

    这个范围参数包括满足条件的最高的 GEOHASH 网格等级(精度)以及对应的能够覆盖目标区域的九宫格位置(后续会有详细说明)。 对九宫格进行遍历,根据每个 GEOHASH 网格的范围框选出位置对象。...在实际搜索时,首先会根据搜索半径计算 GEOHASH 网格等级(即右图中网格大小等级),并确定九宫格位置(即红色九宫格位置信息)。...当我们根据输入半径和中心点位置计算出的能够覆盖目标区域的最高等级的九宫格(网格)时,就已经对九宫格外的元素进行了筛除。...这里之所以使用九宫格,而不用单个网格,主要原因还是为了避免边界情况,尽可能缩小查询区域范围。 试想以 0 经纬度为中心,就算查 1 米范围,单个网格覆盖的话也得查整个地球区域。...所以在查询时,只要找到集合中处在目标 GEOHASH 网格中的第一个值,后续依次对比即可,不用多次查找。 九宫格不能一起查,要一个个遍历的原因也在于九宫格各网格对应的 GEOHASH 值不具有连续性。

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    PowerBI 2020年12月更新 - 小多图与混合模型上线

    将该字段拖到“字段”窗格中的“小倍数”中。您将看到图表分成2×2网格,其中数据已沿所选维度进行了划分。网格应填充小的倍数图表,并按从左到右,然后从上到下的顺序,按照所选维度的排序顺序进行排序。 ?...在格式窗格中,您将找到一些新选项,以允许您控制网格的外观。 您可以在小多个标题卡中调整小多个标题的样式和位置: ? 您可以在“网格”布局卡中更改网格的尺寸: ?...可以通过编程方式(或通过显示报告操作栏)在窗格的左侧获取新页面导航。 要将报告页面导航显示为窗格的左侧,可以使用“窗格”对象并选择页面导航的位置。 ? ?...带有“新外观”更新的Power BI嵌入式分析的另一个变化是用于编辑模式“可视化”和“字段”窗格的新窗格设计。现在,您将获得与Power BI桌面和服务上显示的窗格设计相同的窗格。...首先是显示报告操作栏,通过显示报告操作栏,您将允许最终用户作为操作栏书签按钮的一部分打开和关闭书签窗格。 ? 另一个选项是通过使用报表设置上的窗格对象,以编程方式显示和隐藏书签窗格。

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    如何使用WijmoJS 纯前端设计器,快速生成 Angular 应用

    安装它的最简单方法是打开VS Code并转到Extensions窗格。 在搜索框中键入wijmo,然后单击“安装”按钮开始下载扩展。 出现时单击“重新加载”按钮以完成安装。...对于具有集合的控件(例如网格列),设计器允许您添加,删除和修改单个成员。 在“属性”窗格中找到columns属性,然后单击属性编辑器右侧的“显示项目”按钮以显示Angular标记中定义的八个列。...现在重新绘制网格以显示author列已被隐藏。 要返回FlexGrid表格控件的设置,请单击“属性”窗格中的“后退”按钮。...在“属性”窗格中,请注意图表上有四个表示复杂对象的属性:axisX,axisY,dataLabel和legend。...在“属性”窗格中向下滚动,找到系列属性,然后单击“显示项目”按钮将其展开。 单击“添加项”链接以将新图表系列添加到集合的末尾。

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    实践 | Google IO 应用是如何适配大尺寸屏幕 UI 的?

    双窗格会一直存在,但根据屏幕的尺寸,第二窗格可能不会显示在可视范围当中。只有在给定的窗格宽度下仍然有足够的空间时,SlidingPaneLayout 才会同时将两者显示出来。...我们可以用某窗格的 NavController 来管理该窗格内包含的各个目的页面,比如会议详情、讲师详情。...当前在列表窗格,从搜索结果返回会议列表。 if (!...更多关于使用 SlidingPaneLayout 的信息,请参阅: 创建双窗格布局。 资源限定符的局限 搜索应用栏也在不同屏幕内容下显示不同内容。...如今此方法行不通了,因为在那种情况下,带有这些限定符的布局或是其他资源文件都会被按照整屏幕宽度解析,但事实上我们只关心那个特定窗格的宽度。 要实现这一特性,请参阅搜索 布局 的应用栏部分代码。

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    Redis 到底是怎么实现“附近的人”这个功能的呢?

    在实际搜索时,首先会根据搜索半径计算geohash网格等级(即右图中网格大小等级),并确定九宫格位置(即红色九宫格位置信息);再依次查找计算九宫格中的点(蓝点和红点)与中心点的距离,最终筛选出距离范围内的点...为什么要找到满足条件的最高的geohash网格等级?为什么用九宫格? 这其实是一个问题,本质上是对所有的元素对象进行了一次初步筛选。...当我们根据输入半径和中心点位置计算出的能够覆盖目标区域的最高等级的九宫格(网格)时,就已经对九宫格外的元素进行了筛除。...这里之所以使用九宫格,而不用单个网格,主要原因还是为了避免边界情况,尽可能缩小查询区域范围。试想以0经纬度为中心,就算查1米范围,单个网格覆盖的话也得查整个地球区域。...所以在查询时,只要找到集合中处在目标geohash网格中的第一个值,后续依次对比即可,不用多次查找。九宫格不能一起查,要一个个遍历的原因也在于九宫格各网格对应的geohash值不具有连续性。

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    看用 Redis 如何实现微信「​附近的人」​功能?

    在实际搜索时,首先会根据搜索半径计算geohash网格等级(即右图中网格大小等级),并确定九宫格位置(即红色九宫格位置信息);再依次查找计算九宫格中的点(蓝点和红点)与中心点的距离,最终筛选出距离范围内的点...为什么要找到满足条件的最高的geohash网格等级?为什么用九宫格? 这其实是一个问题,本质上是对所有的元素对象进行了一次初步筛选。...当我们根据输入半径和中心点位置计算出的能够覆盖目标区域的最高等级的九宫格(网格)时,就已经对九宫格外的元素进行了筛除。...这里之所以使用九宫格,而不用单个网格,主要原因还是为了避免边界情况,尽可能缩小查询区域范围。试想以0经纬度为中心,就算查1米范围,单个网格覆盖的话也得查整个地球区域。...所以在查询时,只要找到集合中处在目标geohash网格中的第一个值,后续依次对比即可,不用多次查找。 九宫格不能一起查,要一个个遍历的原因也在于九宫格各网格对应的geohash值不具有连续性。

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    Redis 到底是怎么实现“附近的人”这个功能的?

    这个范围参数包括满足条件的最高的geohash网格等级(精度) 以及 对应的能够覆盖目标区域的九宫格位置;(后续会有详细说明) 3、对九宫格进行遍历,根据每个geohash网格的范围框选出位置对象。...在实际搜索时,首先会根据搜索半径计算geohash网格等级(即右图中网格大小等级),并确定九宫格位置(即红色九宫格位置信息);再依次查找计算九宫格中的点(蓝点和红点)与中心点的距离,最终筛选出距离范围内的点...当我们根据输入半径和中心点位置计算出的能够覆盖目标区域的最高等级的九宫格(网格)时,就已经对九宫格外的元素进行了筛除。...这里之所以使用九宫格,而不用单个网格,主要原因还是为了避免边界情况,尽可能缩小查询区域范围。试想以0经纬度为中心,就算查1米范围,单个网格覆盖的话也得查整个地球区域。...所以在查询时,只要找到集合中处在目标geohash网格中的第一个值,后续依次对比即可,不用多次查找。 九宫格不能一起查,要一个个遍历的原因也在于九宫格各网格对应的geohash值不具有连续性。

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    揭开Redis“附近的人”的神秘面纱

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    Redis 实现「附近的人」

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    Redis 到底是怎么实现“附近的人”这个功能的呢?

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    用 Redis 查询 “附近的人” !妙啊!

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    Redis 是怎么实现 “附近的人” 的?

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