大约有 1,600 项符合查询结果(耗时:0.0053秒) [XML]

https://www.fun123.cn/reference/iot/UDP.html 

App Inventor 2 UrsAI2UDP 拓展 - UDP广播通信协议 · App Inventor 2 中文网

...传输数据报 UrsAI2UDP 拓展用法 发送和接收文本 (URSAI2UDPTest) 发送和接收字节数组 (UDPBinaryTest) « 返回首页 Iot 专题 拓展下载: UrsAI2UDP.zip demo下载: CLOUD_REMOTE_VIDEO_CAR.aia 原作者开发动机 ...
https://bbs.tsingfun.com/thread-460-1-1.html 

解决Fla文件编译SWF后体积过大 - 建站技术 - 清泛IT论坛,有思想、有深度

...发布出来的SWF文件竟然有5M多!问题症结:fla文件中某动态文本框字体嵌入属性被打开。这种编译后swf变很大的情况,往往是嵌了一个中文字体进去。问题要:如何找到这个文本框? 往往这些Fla文件中有着一大批动态文本框,...
https://bbs.tsingfun.com/thread-1301-1-1.html 

手机照度检测APP的制作,不知照度值是否准确 - 签到区 - 清泛IT社区,为创新赋能!

...不难,一个页面,放一个光照度传感器,一个按钮,二个文本框,一个时钟; 后面逻辑:按钮时,文本框1显示传感器的数值,即为固定值; 时钟每1S读取传感器一次数据,写入文本框2; 制成APP后,装入手机中,击按钮...
https://bbs.tsingfun.com/thread-2258-1-1.html 

用户反馈文本输入框光标问题 - 用户反馈 - 清泛IT社区,为创新赋能!

还有一个问题,我用老巫婆那个网站 和现在的同样工程对比如下 :  1、老巫婆光标会自动退出  2、老巫婆串口通信350MS一次 不会死机  现在的1000MS 才不会死机. 感觉使用起来, 没有他那个网站好...
https://www.fun123.cn/referenc... 

GestureDetect 手势检测扩展:识别滑动、击和长按手势 · App Inventor 2 中文网

... 触摸敏感组件限制:手势在触摸敏感的组件(如按钮、文本框、列表选择器等)上不起作用。如果需要检测手势,请确保排列中有足够的空白区域,或使用禁用击的标签、图像等组件 截图 所有积...
https://www.fun123.cn/referenc... 

多媒体组件 · App Inventor 2 中文网

... 属性 事件 方法 文本朗读器 属性 事件 方法 翻译器 属性 事件 方法 视频播放器 ...
https://bbs.tsingfun.com/thread-1934-1-1.html 

为AppInventor2开发自己的拓展(Extension) - App Inventor 2 拓展 - 清泛IT社区,为创新赋能!

...ssToast;  }  @SimpleFunction(description = "拷贝文本至剪贴板,如果 SuppressToast 是 true,则拷贝完成后不会显示'文本已拷贝'的提示信息。")  public void Copy(String text) {    try {      //演示用...
https://www.tsingfun.com/it/tech/1079.html 

MVC演化史 - 更多技术 - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术

...多种表现形式:同一个Model往往需要多种View表现形式,如文本、图像。 提高可测试性:相对Model而言,View是不容易测试的。 从View中分离Controller就不那么重要了。Desktop软件的时代,View和Controller往往是一一对应的关系,所以...
https://www.tsingfun.com/it/tech/1083.html 

基于PECL OAuth打造微博应用 - 更多技术 - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术

... Secret了。 下面继续做我们的微博应用,发消息一般都是文本形式的,不过有中国特色的微博开放平台支持文本加图片的方式:图片上传到服务器,但本身并不参与签名。这和标准OAuth是冲突的,所以要扩展一下PECL OAuth,并且尽...
https://www.tsingfun.com/it/tech/1336.html 

推荐系统算法初探 - 更多技术 - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术

...有一个用户和一条新闻。通过分析用户的行为以及新闻的文本内容,我们提取出数个关键字,如下图: 将这些关键字作为属性,把用户和新闻分解成向量,如下图: 之后再计算向量距离,便可以得出该用户和新闻的相似度了...