標籤: 貨運

  • 中國高新汽車國際峰會

     

    展會名稱:

    中國高新汽車國際峰會與Automechanika Shanghai

    展館地址:

    中國‧上海,浦東嘉里大酒店

    展會日期:

    2012年12月11-13日

    主辦單位:

    法蘭克福展覽有限公司

    網址:

    會議演講主題:

     

    演講主題範圍包括商業模式,技術創新,基礎設施,服務和生態系統等相關的題目:   ‧ 汽車行業可持續發展的新興商業模式和生態系統合作 ‧ 提高能源效率的混合動力,清潔燃料和電動汽車解決方案 ‧ 個人移動服務的創新設計,技術,市場和服務 ‧ 商用車輛和運輸業的綠色商業模式和經營策略 ‧ 連網車輛和遠程信息處理技術,服務和應用所產生的新收益源 ‧ 充電技術,基礎設施和不斷發展的商業模式 ‧ 先進的電池技術和管理系統,以提高經濟負擔能力 ‧ 替代低碳燃料,能源效率和減少廢氣排放 ‧ 最高性能和效率的動力/傳動系統和電子控制系統 ‧ 先進的材料和製造工藝,以提高生產力和降低成本 ‧ 綠色汽車市場的發展,包括以消費者為導向的策略,售後市場的增長和經銷商的機會 ‧ 未來發展和國際化的投資及融資策略

    演講者及參會者

    峰會的來賓將有來自C級管理,戰略規劃等有影響力的高層決策者,產品創新與服務高管,專業技術人員和工程師:   ‧ 客運和商用車原始設備製造商 ‧ 主要供應商和零部件製造商 ‧ 戰略投資者 ‧ 專業技術人員和工程師 ‧ 車隊管理人員和經營者 ‧ 公用事業和能源服務公司 ‧ 替代燃料供應商 ‧ 先進的傳動系統和電池系統開發商 ‧ 服務提供商 ‧ 政府管理部門和市政領導 ‧ 具有影響力的行業研究機構  

     

    連絡資訊

    連絡人:葉家欣小姐

    電話:(852) 2230 9202

    電子郵件:keiann.yip@hongkong.messefrankfurt.com

    官方網站:www.nextgenautosummit-china.com

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  • 微軟將為豐田提供新能源汽車車載終端系統

    2011年豐田與微軟簽署合作協定,微軟為豐田提供車載遠距離通信方面的技術支援,及的車載控制與娛樂終端。該系統將基於Windows Azure作業系統開發,通過利用微軟的資訊服務平臺,將通過將車輛變成資訊終端以提升他們的價值,並提高車輛和交通的安全性。並在170個國家提供該服務。

    豐田汽車北美技術總監紮克。希克斯(Zack Hicks)表示,下一樣重要的互聯網設備是汽車,豐田與微軟合作開發智慧車載系統。但蘋果近期不會大規模投入該領域,蘋果一直在與汽車廠商合作,將其技術應用到汽車上。6月份,蘋果公佈了一款名為Siri Eyes Free的新產品,它實際上是針對汽車的Siri.它能讓司機用語音命令執行一系列操作,例如打電話、播放音樂、發短信、導航等。蘋果稱,搭載這一系統的車型將於2013年夏季面世。

    微軟多年來也為汽車廠商提供了類似技術。福特汽車的Sync智慧娛樂系統和豐田汽車的Entune導航系統都採用了微軟的技術。

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  • Kubernetes學習筆記(九):StatefulSet–部署有狀態的多副本應用

    StatefulSet如何提供穩定的網絡標識和狀態

    ReplicaSet中的Pod都是無狀態,可隨意替代的。又因為ReplicaSet中的Pod是根據模板生成的多副本,無法對每個副本都指定單獨的PVC。

    來看一下StatefulSet如何解決的。

    提供穩定的網絡標識

    StatefulSet創建Pod都有一個從零開始的順序索引,這會體現在Pod的名稱和主機名上,同樣也會體現在Pod對應的固定存儲上。所以這些名字是可預先知道的,不同於ReplicaSet的隨機生成名字。

    因為他們的名字都是固定的,而且彼此狀態都不同,通常會操作他們其中的一個。如此情況,一般都會創建一個與之對應的headless Service,通過這個Service,每個Pod將擁有獨立的DNS記錄。

    擴容一個StatefulSet會使用下一個順序索引創建一個新的Pod,縮容會刪除索引值最高的。並且縮容任何時候只會操作一個Pod。

    如何提供穩定的存儲

    StatefulSet可以擁有一個或多個PVC模板,這些PVC會在創建Pod前創建出來,綁定到一個Pod實例上。

    擴容的時候會創建一個Pod以及若干個PVC,刪除的時候只會刪除Pod。StatefulSet縮容時不會刪除PVC,擴容時會重新掛上。

    使用StatefulSet

    定義三個PV

    定義pv-(a|b|c)

    # stateful-pv-list.yaml
    apiVersion: v1
    kind: PersistentVolume
    metadata:
      name: pv-a
    spec:
      capacity:
        storage: 1Mi
      accessModes:
      - ReadWriteOnce
      persistentVolumeReclaimPolicy: Recycle
      hostPath:
        path: /tmp/pva
    ---
    apiVersion: v1
    kind: PersistentVolume
    # 以下忽略
    

    headless的Service

    # stateful-service-headless.yaml
    apiVersion: v1
    kind: Service
    metadata:
      name: rwfile
    spec:
      clusterIP: None
      selector:
        app: rwfile
      ports:
      - port: 80
    

    定義StatefulSet

    先創建兩個Pod副本。使用volumeClaimTemplates定義了PVC模板。

    # stateful.yaml
    apiVersion: apps/v1
    kind: StatefulSet
    metadata:
      name: rwfile
    spec:
      replicas: 2
      serviceName: rwfile
      selector:
        matchLabels:
         app: rwfile
      template:
        metadata:
          labels:
            app: rwfile
        spec:
          containers:
          - image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/orzi/rwfile
            name: rwfile
            ports:
            - containerPort: 8000
            volumeMounts:
            - name: data
              mountPath: /tmp/data
      volumeClaimTemplates:
      - metadata:
          name: data
        spec:
          resources:
            requests:
              storage: 1Mi
          accessModes:
          - ReadWriteOnce
    

    創建三個PV,一個headless的Service,一個StatefulSet

    -> [root@kube0.vm] [~] k create -f stateful-pv-list.yaml
    persistentvolume/pv-a created
    persistentvolume/pv-b created
    persistentvolume/pv-c created
    
    -> [root@kube0.vm] [~] k create -f stateful-service-headless.yaml
    service/rwfile created
    
    -> [root@kube0.vm] [~] k create -f stateful.yaml
    statefulset.apps/rwfile created
    

    查看

    -> [root@kube0.vm] [~] k get all -o wide
    NAME                    READY   STATUS      RESTARTS   AGE   IP            NODE       NOMINATED NODE   READINESS GATES
    pod/rwfile-0            1/1     Running     0          12s   10.244.1.52   kube1.vm   <none>           <none>
    pod/rwfile-1            1/1     Running     0          8s    10.244.2.56   kube2.vm   <none>           <none>
    
    NAME                 TYPE        CLUSTER-IP   EXTERNAL-IP   PORT(S)   AGE   SELECTOR
    service/kubernetes   ClusterIP   10.96.0.1    <none>        443/TCP   81s   <none>
    service/rwfile       ClusterIP   None         <none>        80/TCP    23s   app=rwfile
    
    NAME                      READY   AGE   CONTAINERS   IMAGES
    statefulset.apps/rwfile   2/2     12s   rwfile       registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/orzi/rwfile
    

    查看PV和PVC,可以看到已經有兩個PVC綁定了PV

    -> [root@kube0.vm] [~] k get pv,pvc -o wide
    NAME                    CAPACITY   ACCESS MODES   RECLAIM POLICY   STATUS      CLAIM                   STORAGECLASS   REASON   AGE     VOLUMEMODE
    persistentvolume/pv-a   1Mi        RWO            Recycle          Bound       default/data-rwfile-0                           7m20s   Filesystem
    persistentvolume/pv-b   1Mi        RWO            Recycle          Bound       default/data-rwfile-1                           7m20s   Filesystem
    persistentvolume/pv-c   1Mi        RWO            Recycle          Available                                                   7m20s   Filesystem
    
    NAME                                  STATUS   VOLUME   CAPACITY   ACCESS MODES   STORAGECLASS   AGE     VOLUMEMODE
    persistentvolumeclaim/data-rwfile-0   Bound    pv-a     1Mi        RWO                           6m55s   Filesystem
    persistentvolumeclaim/data-rwfile-1   Bound    pv-b     1Mi        RWO                           6m51s   Filesystem
    

    請求Pod

    啟動代理

    -> [root@kube0.vm] [~] k proxy
    Starting to serve on 127.0.0.1:8001
    

    發送請求

    -> [root@kube0.vm] [~] curl http://localhost:8001/api/v1/namespaces/default/pods/rwfile-0/proxy/ -d "a=123"
    data stored in : rwfile-0
    
    -> [root@kube0.vm] [~] curl http://localhost:8001/api/v1/namespaces/default/pods/rwfile-0/proxy/
    a=123
    

    刪除測試

    刪除rwfile-0,然後查看,從時間上看確實是被刪除重建的。

    -> [root@kube0.vm] [~] k delete po rwfile-0
    pod "rwfile-0" deleted
    
    -> [root@kube0.vm] [~] k get po
    NAME                READY   STATUS      RESTARTS   AGE
    rwfile-0            1/1     Running     0          7s
    rwfile-1            1/1     Running     0          19m
    

    看一下之前存儲的數據還在不在

    -> [root@kube0.vm] [~] curl http://localhost:8001/api/v1/namespaces/default/pods/rwfile-0/proxy/
    a=123
    

    還是在的,此次測試實際上也證明了StatefulSet提供了穩定的網絡標識和存儲。

    發現StatefulSet的夥伴節點

    使用DNS解析headless的Service的FQDN。
    例子以後再寫吧。。

    如何處理節點失效

    除非確定節點無法運行或者不會在訪問,否則不要強制刪除有狀態的Pod

    k delete pod rwfile-0 --force --grace-period 0
    

    小結

    • StatefulSet創建Pod都有一個從零開始的順序索引
    • 通常會創建一個與StatefulSet對應的headless Service。
    • 擴容一個StatefulSet會使用下一個順序索引創建一個新的Pod,縮容會刪除索引值最高的。
    • 新建StatefulSet需要指定headless ServiceName和volumeClaimTemplates。
    • 使用DNS發現StatefulSet的夥伴節點
    • 強制刪除:k delete pod rwfile-0 --force --grace-period 0

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  • Python 網絡爬蟲實戰:爬取 B站《全職高手》20萬條評論數據

    Python 網絡爬蟲實戰:爬取 B站《全職高手》20萬條評論數據

    本周我們的目標是:B站(嗶哩嗶哩彈幕網 https://www.bilibili.com )視頻評論數據。

    我們都知道,B站有很多號稱“鎮站之寶”的視頻,擁有着數量極其恐怖的評論和彈幕。所以這次我們的目標就是,爬取B站視頻的評論數據,分析其為何會深受大家喜愛。

    首先去調研一下,B站評論數量最多的視頻是哪一個。。。好在已經有大佬已經統計過了,我們來看一哈!

    ​【B站大數據可視化】B站評論數最多的視頻究竟是?來自 <https://www.bilibili.com/video/av34900167/>

     

    嗯?《全職高手》,有點意思,第一集和最後一集分別佔據了評論數量排行榜的第二名和第一名,遠超了其他很多很火的番。那好,就拿它下手吧,看看它到底強在哪兒。

    廢話不多說,先去B站看看這部神劇到底有多好看 https://www.bilibili.com/bangumi/play/ep107656

    額,需要開通大會員才能觀看。。。

    好吧,不看就不看,不過好在雖然視頻看不了,評論卻是可以看的。

    感受到它的恐怖了嗎?63w6條的評論!9千多頁!果然是不同凡響啊。

    接下來,我們就開始編寫爬蟲,爬取這些數據吧。

     

    使用爬蟲爬取網頁一般分為四個階段:分析目標網頁,獲取網頁內容,提取關鍵信息,輸出保存。

    1. 分析目標網頁

    • 首先觀察評論區結構,發現評論區為鼠標點擊翻頁形式,共 9399 頁,每一頁有 20 條評論,每條評論中包含 用戶名、評論內容、評論樓層、時間日期、點贊數等信息展示。

    • 接着我們按 F12 召喚出開發者工具,切換到Network。然後用鼠標點擊評論翻頁,觀察這個過程有什麼變化,並以此來制定我們的爬取策略。

    • 我們不難發現,整個過程中 URL 不變,說明評論區翻頁不是通過 URL 控制。而在每翻一頁的時候,網頁會向服務器發出這樣的請求(請看 Request URL)。

    • 點擊 Preview 欄,可以切換到預覽頁面,也就是說,可以看到這個請求返回的結果是什麼。下面是該請求返回的 json 文件,包含了在 replies 里包含了本頁的評論數據。在這個 json 文件里,我們可以發現,這裏面包含了太多的信息,除了網頁上展示的信息,還有很多沒展示出來的信息也有,簡直是挖到寶了。不過,我們這裏用不到,通通忽略掉,只挑我們關注的部分就好了。

    2. 獲取網頁內容

    網頁內容分析完畢,可以正式寫代碼爬了。

     1 import requests
     2 
     3 def fetchURL(url):
     4     '''
     5     功能:訪問 url 的網頁,獲取網頁內容並返回
     6     參數:
     7         url :目標網頁的 url
     8     返回:目標網頁的 html 內容
     9     '''
    10     headers = {
    11         'accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8',
    12         'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/68.0.3440.106 Safari/537.36',
    13     }
    14     
    15     try:
    16         r = requests.get(url,headers=headers)
    17         r.raise_for_status()
    18         print(r.url)
    19         return r.text
    20     except requests.HTTPError as e:
    21         print(e)
    22         print("HTTPError")
    23     except requests.RequestException as e:
    24         print(e)
    25     except:
    26         print("Unknown Error !")
    27         
    28 
    29 if __name__ == '__main__':
    30     url = 'https://api.bilibili.com/x/v2/reply?callback=jQuery172020326544171595695_1541502273311&jsonp=jsonp&pn=2&type=1&oid=11357166&sort=0&_=1541502312050'
    31     html = fetchURL(url)
    32     print(html)

    不過,在運行過後,你會發現,403 錯誤,服務器拒絕了我們的訪問。

    運行結果:

    403 Client Error: Forbidden for url: https://api.bilibili.com/x/v2/reply?callback=jQuery172020326544171595695_1541502273311&jsonp=jsonp&pn=2&type=1&oid=11357166&sort=0&_=1541502312050
    HTTPError
    None

    同樣的,這個請求放瀏覽器地址欄裏面直接打開,會變403,什麼也訪問不到。

    這是我們本次爬蟲遇到的第一個坑。在瀏覽器中能正常返迴響應,但是直接打開請求鏈接時,卻會被服務器拒絕。(我第一反應是 cookie ,將瀏覽器中的 cookie 放入爬蟲的請求頭中,重新訪問,發現沒用),或許這也算是一個小的反爬蟲機制吧。

    網上查閱資料之後,我找到了解決的方法(雖然不了解原理),原請求的 URL 參數如下:

    callback = jQuery1720913511919053787_1541340948898
    jsonp = jsonp
    pn = 2
    type = 1
    oid = 11357166&sort=0
    _ = 1541341035236

    其中,真正有用的參數只有三個:pn(頁數),type(=1)和oid(視頻id)。刪除其餘不必要的參數之後,用新整理出的url去訪問,成功獲取到評論數據。

    https://api.bilibili.com/x/v2/reply?type=1&oid=11357166&pn=2

    然後,在主函數中,通過寫一個 for 循環,通過改變 pn 的值,獲取每一頁的評論數據。

    1 if __name__ == '__main__':
    2     for page in range(0,9400):
    3         url = 'https://api.bilibili.com/x/v2/reply?type=1&oid=11357166&pn=' + str(page)
    4         html = fetchURL(url)

     

    3. 提取關鍵信息

    通過 json 庫對獲取到的響應內容進行解析,然後提取我們需要的內容:樓層,用戶名,性別,時間,評價,點贊數,回複數。

     1 import json
     2 import time
     3 
     4 def parserHtml(html):
     5     '''
     6     功能:根據參數 html 給定的內存型 HTML 文件,嘗試解析其結構,獲取所需內容
     7     參數:
     8             html:類似文件的內存 HTML 文本對象
     9     '''
    10     s = json.loads(html)
    11 
    12     for i in range(20):
    13         comment = s['data']['replies'][i]
    14 
    15         # 樓層,用戶名,性別,時間,評價,點贊數,回複數
    16         floor = comment['floor']
    17         username = comment['member']['uname']
    18         sex = comment['member']['sex']
    19         ctime = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",time.localtime(comment['ctime']))
    20         content = comment['content']['message']
    21         likes = comment['like']
    22         rcounts = comment['rcount']
    23 
    24         print('--'+str(floor) + ':' + username + '('+sex+')' + ':'+ctime)
    25         print(content)
    26         print('like : '+ str(likes) + '      ' + 'replies : ' + str(rcounts))
    27         print('  ')
    部分運行結果如下:
    --204187:day可可鈴(保密):2018-11-05 18:16:22
    太太又出本了,這次真的木錢了(´;ω;`)
    like : 1      replies : 0
      
    --204186:長夜未央233(女):2018-11-05 16:24:52
    12區打卡
    like : 2      replies : 0
      
    --204185:果然還是人渣一枚(男):2018-11-05 13:48:09
    貌似忘來了好幾天
    like : 1      replies : 1
      
    --204183:day可可鈴(保密):2018-11-05 13:12:38
    要準備去學校了,萬惡的期中考試( ´_ゝ`)
    like : 2      replies : 0
      
    --204182:拾秋以恭弘=叶 恭弘(保密):2018-11-05 12:04:19
    11月5日打卡( ̄▽ ̄)
    like : 1      replies : 0
      
    --204181:芝米士噠(女):2018-11-05 07:53:43
    這次是真的錯過了一個億[蛆音娘_扶額]
    like : 2      replies : 1
    
    

    4. 保存輸出

    我們把這些數據以 csv 的格式保存於本地,即完成了本次爬蟲的全部任務。下面附上爬蟲的全部代碼。

      1 import requests
      2 import json
      3 import time
      4 
      5 def fetchURL(url):
      6     '''
      7     功能:訪問 url 的網頁,獲取網頁內容並返回
      8     參數:
      9         url :目標網頁的 url
     10     返回:目標網頁的 html 內容
     11     '''
     12     headers = {
     13         'accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8',
     14         'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/68.0.3440.106 Safari/537.36',
     15     }
     16     
     17     try:
     18         r = requests.get(url,headers=headers)
     19         r.raise_for_status()
     20         print(r.url)
     21         return r.text
     22     except requests.HTTPError as e:
     23         print(e)
     24         print("HTTPError")
     25     except requests.RequestException as e:
     26         print(e)
     27     except:
     28         print("Unknown Error !")
     29         
     30 
     31 def parserHtml(html):
     32     '''
     33     功能:根據參數 html 給定的內存型 HTML 文件,嘗試解析其結構,獲取所需內容
     34     參數:
     35             html:類似文件的內存 HTML 文本對象
     36     '''
     37     try:
     38         s = json.loads(html)
     39     except:
     40         print('error')
     41         
     42     commentlist = []
     43     hlist = []
     44 
     45     hlist.append("序號")
     46     hlist.append("名字")
     47     hlist.append("性別")
     48     hlist.append("時間")
     49     hlist.append("評論")
     50     hlist.append("點贊數")
     51     hlist.append("回複數")
     52 
     53     #commentlist.append(hlist)
     54 
     55     # 樓層,用戶名,性別,時間,評價,點贊數,回複數
     56     for i in range(20):
     57         comment = s['data']['replies'][i]
     58         blist = []
     59 
     60         floor = comment['floor']
     61         username = comment['member']['uname']
     62         sex = comment['member']['sex']
     63         ctime = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",time.localtime(comment['ctime']))
     64         content = comment['content']['message']
     65         likes = comment['like']
     66         rcounts = comment['rcount']
     67 
     68         blist.append(floor)
     69         blist.append(username)
     70         blist.append(sex)
     71         blist.append(ctime)
     72         blist.append(content)
     73         blist.append(likes)
     74         blist.append(rcounts)
     75 
     76         commentlist.append(blist)
     77 
     78     writePage(commentlist)
     79     print('---'*20)
     80 
     81 def writePage(urating):
     82     '''
     83         Function : To write the content of html into a local file
     84         html : The response content
     85         filename : the local filename to be used stored the response
     86     '''
     87     
     88     import pandas as pd
     89     dataframe = pd.DataFrame(urating)
     90     dataframe.to_csv('Bilibili_comment5-1000條.csv', mode='a', index=False, sep=',', header=False)
     91 
     92 
     93 if __name__ == '__main__':
     94     for page in range(0,9400):
     95         url = 'https://api.bilibili.com/x/v2/reply?type=1&oid=11357166&pn=' + str(page)
     96         html = fetchURL(url)
     97         parserHtml(html)
     98 
     99         # 為了降低被封ip的風險,每爬20頁便歇5秒。
    100         if page%20 == 0:
    101             time.sleep(5)

     

    寫在最後

    在爬取過程中,還是遇到了很多的小坑的。

    1. 請求的 url 不能直接用,需要對參數進行篩選整理后才能訪問。

    2. 爬取過程其實並不順利,因為如果爬取期間如果有用戶發表評論,則請求返回的響應會為空導致程序出錯。所以在實際爬取過程中,記錄爬取的位置,以便出錯之後從該位置繼續爬。(並且,挑選深夜一兩點這種發帖人數少的時間段,可以極大程度的減少程序出錯的機率)

    3. 爬取到的數據有多處不一致,其實這個不算是坑,不過這裏還是講一下,免得產生困惑。

            a. 就是評論區樓層只到了20多萬,但是評論數量卻有63萬多條,這個不一致主要是由於B站的評論是可以回復的,回復的評論也會計算到總評論數里。我們這裏只爬樓層的評論,而評論的回復則忽略,只統計回複數即可。

            b. 評論區樓層在20萬條左右,但是我們最後爬取下來的數據只有18萬條左右,反覆檢查爬蟲程序及原網站后發現,這個屬於正常現象,因為有刪評論的情況,評論刪除之後,後面的樓層並不會重新排序,而是就這樣把刪掉的那層空下了。導致樓層數和評論數不一致。

     

     

     如果文章中有哪裡沒有講明白,或者講解有誤的地方,歡迎在評論區批評指正,或者掃描下面的二維碼,加我微信,大家一起學習交流,共同進步。

     

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  • tarjan算法求scc & 縮點

    tarjan算法求scc & 縮點

    前置知識

    圖的遍歷(dfs)

    強連通&強連通分量

    對於有向圖G中的任意兩個頂點u和v存在u->v的一條路徑,同時也存在v->u的路徑,我們則稱這兩個頂點強連通。以此類推,強連通分量就是某一個分量內各個頂點之間互相連通。

    簡單來說,就是有向圖內的一個分量,其中的任意兩個點之家可以互相到達。

    求有向圖內部強連通分量的方法大概有2種:tarjan算法,korasaju算法。這裏我們只對tarjan算法進行討論。

    tarjan算法

    tarjan算法是tarjan神仙提出的基於dfs時間戳和堆棧的算法,這裏我們可以先來看一下什麼是dfs時間戳

    dfs時間戳

    dfs時間戳就是dfs的先後順序,詳細來講,比如我們dfs最先訪問到的節點是A,於是A的時間戳就是1,第二個訪問到的節點是E,那麼E的時間戳就是2,我們用\(dfn[u]\)來表示u節點的時間戳,應該算是比較簡單的

    算法步驟

    首先,除了dfn以外我們還需要一個low數組,這個數組記錄了某個點通過圖上的邊能回溯到的dfn值最小的節點。這句話相信在大多數博客裏面都有提到,這裏我們來看一個簡單的例子:

    首先,我們有一個圖G:

    假設我們從a點出發開始dfs,我們可以畫出一個dfs樹:

    為什麼我們畫出來的dfs樹和原來的圖不一樣呢?因為我們在dfs的過程中實際上是會忽略某一些連接到已訪問節點的邊的,這些邊我們暫且稱之為回邊。對於點u來說,\(low[u]\)保存的就是點u通過某一條(或者是幾條)回邊能到達的dfn值最小的節點(也就是被最先訪問的節點)。假設這個dfn值最小的節點是u’,我們可以知道,因為u和u’都是在一棵dfs樹上的,並且u’可以到達u,同時u可以通過一條或多條回邊到達u’,也就是說u’->u路徑上的任意節點都可以通過這一條回邊來互相到達,也就是說他們會形成一個強連通分量。

    更加詳細的例子

    我們有一個新圖G:

    假設我們從A點出發開始dfs,一路跑到D點,那麼我們為這個圖上的每一個點加上dfn數組和low數組的值(dfn,low),整個圖就會長成這個樣子:

    此時我們會遇到一條D->A的回邊,也就是說點D能訪問到的dfn值最小的節點從點D本身變化到了A點,所以點D的low值就會發生相應的變化,\(low[D]=min(low[D],dfn[A])\)

    緊接着,dfs發生回溯,我們沿着之前的路徑逐步更新路徑上節點的low值,於是就有\(low[C]=min(low[C],low[D])\),直到更新到某一個dfn值和low值相同的節點。因為這個節點能訪問到的最小dfn的節點就是其本身,也就是說這個節點是整個scc最先被訪問到的節點。

    全部搞完大概會變成這個樣子:

    我們用一個輔助棧來保存dfs的路徑,這樣就可以在找到一個強連通分量裏面最早被訪問到的節點的時候可以輸出路徑。同時因為dfs訪問是一條路走到黑的,所以可以保證棧內在節點u(low[u]==dfn[u])之前的的節點都是屬於同一個scc的。

    還是上面這幅圖,我們順便把E點給更新了:

    跑完E點之後就會發現,E點本身的low就是和dfn相等的,所以此時棧內也只有E這一個節點。

    於是上面這個圖的scc有以下幾個:

    [E]

    [A,B,C,D]

    代碼實現

    首先我們要發現,在dfs的初期我們每一個節點的low和dfn都是相同的,也就是說有dfn[u]=low[u]=++cnt(cnt為計數變量),並且在回溯的過程中要用后訪問節點的low值來更新先訪問節點的low值,也就是說有\(low[u]=min(low[u],low[v])\),當訪問到某一個在棧中的節點的時候,我們要用這個節點的dfn值來更新其他節點,所以有\(low[u]=min(low[u],dfn[v])\)

    那麼我們一個簡單的代碼就可以寫出來了:

    void tarjan(int u){
    	dfn[u]=low[u]=++cnt;
    	s.push(u);
    	ins[u]=1;
    	for(int i=0;i<gpe[u].size();i++){
    		int v=gpe[u][i].to;
    		if(!dfn[v]){//如果節點未訪問,則訪問之
    			tarjan(v);
    			low[u]=min(low[u],low[v]);
    		}else if(ins[v]){//ins是為棧中節點做的一個標記
    			low[u]=min(low[u],dfn[v]);
    		}
    	}
    }
    

    當更新完畢之後,我們需要找出一個完整的scc,因為我們提前已經用輔助棧來記錄節點了,剩下的工作就只剩下從棧中不停地pop就完事了

    if(low[u]==dfn[u]){
    		ins[u]=0;
    		scc[u]=++sccn;//sccn是強連通分量的編號
    		size[sccn]=1;//size記錄了強連通分量的大小
        //找到某一個low[u]==dfn[u]的節點的時候就要立即處理,因為這個節點也屬於一個新的scc
    		while(s.top()!=u){
    			scc[s.top()]=sccn;//scc[u]記錄了u點屬於哪一個scc
    			ins[s.top()]=0;
    			size[sccn]+=1;
    			s.pop();
    		}
    		s.pop();
        //這裏pop掉的就是一開始的那個low[u]==dfn[u]的節點。因為相關信息已經維護完畢,所以這裏直接pop也沒問題
    	}
    

    把這兩部分結合在一起,就是tarjan求scc的完整代碼了:

    void tarjan(int u){
    	dfn[u]=low[u]=++cnt;
    	s.push(u);
    	ins[u]=1;
    	for(int i=0;i<gpe[u].size();i++){
    		int v=gpe[u][i].to;
    		if(!dfn[v]){
    			tarjan(v);
    			low[u]=min(low[u],low[v]);
    		}else if(ins[v]){
    			low[u]=min(low[u],dfn[v]);
    		}
    	}
    	if(low[u]==dfn[u]){
    		ins[u]=0;
    		scc[u]=++sccn;
    		size[sccn]=1;
    		printf("%d ",u);
    		while(s.top()!=u){
    			scc[s.top()]=sccn;
    			printf("%d ",s.top());
    			ins[s.top()]=0;
    			size[sccn]+=1;
    			s.pop();
    		}
    		s.pop();
    		printf("\n");
    	}
    	return;
    }
    

    tarjan與縮點

    tarjan算法最有用的地方就是縮點了。縮點,顧名思義,就是把圖上的某一塊的信息整合成一個點,從而使得後續處理的速度加快(個人的簡單總結,可能會有遺漏之類的)。

    先來一個模板題吧:

    P2341 受歡迎的牛 G

    emmm……題目大意就是對於一條邊u->v代表了u喜歡v ,然後給出了一個奶牛和奶牛之間的關係網(不要問我為什麼是奶牛,這不是usaco題目的傳統藝能嗎),要你求出這群奶牛之中的明星奶牛。明星奶牛就是那些被所有奶牛所喜歡的奶牛。這裏要注意,喜歡是可以傳遞的,也就是說a->b,b->c,那麼a->c。(更多題目細節可以去連接裏面看看)

    首先最樸素的dfs方法就是對於每一個點來檢查喜歡它的節點的數量,但是這樣的效率肯定是太低了,所以我們考慮縮點。如果在這個關係網內部存在某一個強連通分量,也就是說這個分量裏面的每一個奶牛都是互相喜歡着的,並且任何喜歡這個分量的奶牛都會喜歡到這個分量內部的每一個奶牛,於是我們可以把這個分量當成一個點來看待。

    縮點結束之後的新圖肯定是一個DAG(有向無環圖),又因為縮點本身對題目是沒有影響的,所以我們可以基於這個DAG來分析題目,比之前算是簡單許多了。

    很明顯,一個DAG裏面只能有一個明星牛(或者是由明星牛組成的SCC),因為當存在兩個的時候他們是無法互相喜歡的(如果互相喜歡的話就會被縮成一個點)

    答案就很明顯了,我們只需要維護每一個SCC的出度(出度為0則證明這就是一個明星),如果存在兩個或兩個以上的明星則證明這個圖裡面沒有明星。如果只有一個的話我們就在tarjan裏面順手維護每一個scc的大小,最後統計一下輸出就完事了

    AC代碼:

    #include <bits/stdc++.h>
    using namespace std;
    const int maxn=10010;
    struct edge{
    	int to;
    	edge(int to_){
    		to=to_;
    	}
    };
    vector<edge> gpe[maxn];
    int dfn[maxn],low[maxn],ins[maxn],scc[maxn],size[maxn],cnt=0,sccn=0;
    stack<int> s;
    void tarjan(int u){
    	dfn[u]=low[u]=++cnt;
    	s.push(u);
    	ins[u]=1;
    	for(int i=0;i<gpe[u].size();i++){
    		int v=gpe[u][i].to;
    		if(!dfn[v]){
    			tarjan(v);
    			low[u]=min(low[u],low[v]);
    		}else if(ins[v]){
    			low[u]=min(low[u],dfn[v]);
    		}
    	}
    	if(low[u]==dfn[u]){
    		ins[u]=0;
    		scc[u]=++sccn;
    		size[sccn]=1;
    		while(s.top()!=u){
    			scc[s.top()]=sccn;
    			ins[s.top()]=0;
    			size[sccn]+=1;
    			s.pop();
    		}
    		s.pop();
    	}
    	return;
    }
    int n,m,oud[maxn];
    int main(void){
    	scanf("%d %d",&n,&m);
    	memset(low,0x3f,sizeof(low));
    	memset(ins,0,sizeof(ins));
    	for(int i=1;i<=m;i++){
    		int u,v;
    		scanf("%d %d",&u,&v);
    		gpe[u].push_back(edge(v));
    	}
    	for(int i=1;i<=n;i++){
    		if(!dfn[i]){
    			cnt=0;
    			tarjan(i);
    		}
    	}
    	for(int u=1;u<=n;u++){
    		for(int i=0;i<gpe[u].size();i++){
    			int v=gpe[u][i].to;
    			if(scc[u]!=scc[v]) oud[scc[u]]++;
    		}
    	}
    	int cont=0,ans=0;
    	for(int i=1;i<=sccn;i++){
    		if(oud[i]==0){
    			cont++;
    			ans+=size[i];
    		}
    	}
    	if(cont==1){
    		printf("%d",ans);
    	}else{
    		printf("0");
    	}
    	return 0;
    }
    

    代碼以前寫的,略冗長,見諒

    題目推薦:

    真·模板題: P2863 [USACO06JAN]The Cow Prom S

    P1262 間諜網絡

    P2746 [USACO5.3]校園網Network of Schools

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  • 番茄感染病毒 法國出現首批確診案例

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    法國農業部今天(18日)表示,法國最西邊菲尼斯泰爾省(Finistere)的番茄植物已遭一種毀滅性病毒污染,這種病毒可能導致全部作物付之一炬。

    法新社報導,法國農業部表示,已隔離一座農場,並將摧毀充滿番茄的多座溫室,目前沒有已知的治療方法。

    這種病毒稱作「番茄褐色皺紋果病毒」(ToBRFV),可造成番茄出現粗糙變色斑塊,以致番茄賣不出去。官員先前警告,這種病毒的散播對農夫將有「重大經濟後果」。

    這種病毒對人類無害。2014年於以色列的溫室中傳出首例,之後傳播至歐洲及美洲。

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  • 南非減塑大功臣 寶特瓶廢棄塑膠製成磚

    摘錄自2020年2月14日公視報導

    在全球都出現塑膠垃圾問題時,南非開始用寶特瓶跟廢棄塑膠包裝,做成環保磚頭,來蓋托兒所等建築,成功減少塑膠垃圾。

    根據2018年的「南非廢棄物狀況報告」指出,南非在2017年製造的4200萬噸廢物中,只有約11%被回收再利用。而2012年成立的南非當地民間團體「Waste-ED」,主要協助國家解決廢棄物品問題。除了教育學童相關觀念,還接受諮詢,引進這種塑膠瓶環保磚的製作,用來蓋學校或是簡易建築。

    這種塑膠瓶環保磚,起源於菲律賓北部,後來應用在無法解決塑膠垃圾問題的發展中國家,協助當地政府廢物利用。目前開普敦郊區,已經有許多建築,包括托兒中心等建築牆壁,都是用這些環保磚製作。目前開普敦有超過2萬個、塑膠瓶環保磚的收集點,還跟學校合作,帶學童們一起參與製作跟使用環保磚。

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  • 驗證碼原理及驗證

    驗證碼的原理

    驗證碼的作用:

     驗證碼是是一種區分用戶是計算機還是人的公共全自動程序,可以防止:惡意破解密碼、刷票、論壇灌水、有效防止某個黑客對某一特定註冊用戶,用特定程序暴力破解方式進行不斷的登錄嘗試。實際上驗證碼是現在很多網站通行的方式,我們利用比較簡易的方式實現了這個功能。

    生成驗證碼

    生成驗證碼這個功能已經特別成熟了 在網上可以找到很多資源

    以下是生成驗證碼的相關代碼:

    package com._yhnit.randomcode;
    
    import java.awt.Color;
    import java.awt.Font;
    import java.awt.Graphics;
    import java.awt.image.BufferedImage;
    import java.io.IOException;
    import java.util.Random;
    
    import javax.imageio.ImageIO;
    import javax.servlet.ServletException;
    import javax.servlet.annotation.WebServlet;
    import javax.servlet.http.HttpServlet;
    import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
    import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
    /**
     *  生成驗證碼的Servlet
     * @author yhn
     *
     */
    @WebServlet("/createRandomcode")
    public class RandomCodeServlet extends HttpServlet{
    
    	private static final long serialVersionUID = 1L;
    	 public RandomCodeServlet() {
    	        super();
    
    	    }
    
        protected void doGet(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response)
                throws ServletException, IOException {
    
            doPost(request, response);
        }
    
        protected void doPost(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response)
                throws ServletException, IOException {
    
            // 響應頭信息
            response.setHeader("Pragma", "No-Cache");
            response.setHeader("Cache-Control", "no-cache");
            response.setDateHeader("Expries", 0);
    
            // 隨機數生成類
            Random random = new Random();
    
            // 定義驗證碼的位數
            int size = 5;
    
            // 定義變量保存生成的驗證碼
            String vCode = "";
            char c;
            // 產生驗證碼
            for (int i = 0; i < size; i++) {
                // 產生一個26以內的隨機整數
                int number = random.nextInt(26);
                // 如果生成的是偶數,則隨機生成一個数字
                if (number % 2 == 0) {
                    c = (char) ('0' + (char) ((int) (Math.random() * 10)));
                    // 如果生成的是奇數,則隨機生成一個字母
                } else {
                    c = (char) ((char) ((int) (Math.random() * 26)) + 'A');
                }
                vCode = vCode + c;
            }
    
            // 保存生成的5位驗證碼
            request.getSession().setAttribute("RANDOMCODE_IN_SESSION", vCode);
    
            // 驗證碼圖片的生成
            // 定義圖片的寬度和高度
            int width = (int) Math.ceil(size * 20);
            int height = 30;
            BufferedImage image = new BufferedImage(width, height, BufferedImage.TYPE_INT_RGB);
            // 獲取圖片的上下文
            Graphics gr = image.getGraphics();
            // 設定圖片背景顏色
            gr.setColor(Color.WHITE);
            gr.fillRect(0, 0, width, height);
            // 設定圖片邊框
            gr.setColor(Color.GRAY);
            gr.drawRect(0, 0, width - 1, height - 1);
            // 畫十條幹擾線
            for (int i = 0; i < 5; i++) {
                int x1 = random.nextInt(width);
                int y1 = random.nextInt(height);
                int x2 = random.nextInt(width);
                int y2 = random.nextInt(height);
                gr.setColor(randomColor());
                gr.drawLine(x1, y1, x2, y2);
            }
            // 設置字體,畫驗證碼
            gr.setColor(randomColor());
            gr.setFont(randomFont());
            gr.drawString(vCode, 10, 22);
            // 圖像生效
            gr.dispose();
            // 輸出到頁面
            ImageIO.write(image, "JPEG", response.getOutputStream());
    
        }
    
        // 生成隨機的顏色
        private Color randomColor() {
            int red = r.nextInt(150);
            int green = r.nextInt(150);
            int blue = r.nextInt(150);
            return new Color(red, green, blue);
        }
    
        private String[] fontNames = { "宋體", "華文楷體", "黑體", "微軟雅黑", "楷體_GB2312" };
        private Random r = new Random();
    
        // 生成隨機的字體
        private Font randomFont() {
            int index = r.nextInt(fontNames.length);
            String fontName = fontNames[index];// 生成隨機的字體名稱
            int style = r.nextInt(4);
            int size = r.nextInt(3) + 24; // 生成隨機字號, 24 ~ 28
            return new Font(fontName, style, size);
        }
    }
    
    
    
    

    上述代碼中 定義了生成5位数字+字母的驗證碼

    生成的驗證碼 將存放到兩個地方:

    1. Session中
    2. 放到圖片上去

    最重要的是 將驗證碼存入Session,因為後台校驗驗證碼是否正確要依靠這一步

    // 保存生成的5位驗證碼
     request.getSession().setAttribute("RANDOMCODE_IN_SESSION", vCode);
    

    前端頁面實現驗證碼的切換

    在很多應用中 ,我們都會看見驗證碼的切換操作

    比如:點擊圖片切換,或者點擊後面文字(類如 看不清,換一張) 進行切換

    其實 切換很簡單 只是將圖片元素 的src 屬性 變換一下就可以完成

    這裏給驗證碼圖片 和 換一張文字添加點擊事件

    驗證碼:<input type="text" maxlength="5" required="required" name ="randomcode">
    	   <img  src="/createRandomcode" style="cursor: pointer;" onclick="change();"  id="randomcodeImg">
    		<a href="" onclick="change();">換一張</a><br>
    
    

    點擊事件 是一個名字為change函數

    function change(){
    	// 因為有緩存  所以加一個隨機數  表示不同的請求
    	document.getElementById("randomcodeImg").src="/createRandomcode?"+new Date().getTime();	
    	}
    

    注意這裏:src不能也寫 /createRandomcode,因為瀏覽器有緩存 因為之前的src就是它

    所以點擊時不會發生切換,所以我們可以加個隨機數代表每一次都是一個新的請求。

    這樣就可以實現驗證碼的切換了。

    驗證碼的後台驗證

    驗證其實也很簡單,只需要把輸入的和圖片中的驗證碼進行對比即可

    獲取輸入的驗證碼:

    String code = req.getParameter("randomcode");
    

    獲取圖片中的驗證碼:

    (生成的時候 已經存在Session中 這時只需要從Session中取出即可)

    String Imgcode = req.getSession().getAttribute("RANDOMCODE_IN_SESSION").toString();
    

    兩者進行對比驗證:

    if (!code.equalsIgnoreCase(Imgcode)) {
        // 設置一些錯誤提示  提示用戶輸入錯誤 
    	req.getSession().setAttribute("errorMes", "請輸入正確的驗證碼或已經過期");
    	req.getRequestDispatcher("randomcode/RandomCodeLogin.jsp").forward(req, resp);
    	return;
    }
    		
    // 此時驗證碼成功
    System.out.println("驗證碼成功");
    // 避免重複提交  去除Session中這一次驗證碼
    req.getSession().removeAttribute("RANDOMCODE_IN_SESSION");
    
    // 繼續驗證用戶名和密碼  ....
    

    驗證碼驗證成功之後 要銷毀Session中這次的驗證碼(驗證碼一次性使用) 避免重複提交

    // 避免重複提交  去除Session中這一次驗證碼
    req.getSession().removeAttribute("RANDOMCODE_IN_SESSION");
    

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  • .NET 5 嘗鮮 – 開源項目TerminalMACS WPF管理端支持.NET 5

    .NET 5 嘗鮮 – 開源項目TerminalMACS WPF管理端支持.NET 5

    .NET 5 嘗鮮 – 開源項目TerminalMACS WPF管理端支持.NET 5

    一個使用 Prism 作為模塊化框架、基於多個開源控件庫作為UI控件選擇、集成開源 UI 界面設計的 .NET 5 WPF 客戶端項目。

    • 項目名稱:TerminalMACS WPF管理端
    • 項目開源地址:
      • Github:https://github.com/dotnet9/TerminalMACS.ManagerForWPF
      • Gitee:https://gitee.com/dotnet9/TerminalMACS.ManagerForWPF
    • 作者:Dotnet9

    1. 特性

    • 使用 .NET 5 開發,體驗最新 .NET 平台(和 .NET Core 3.1 無縫兼容)

    .NET 5 是 .NET Framework 和 .NET Core 的未來,最終將成為一個統一平台,.NET5將包含ASP.NET核心、實體框架核心、WinForms、WPF、Xamarin 和 ML.NET。

    • 基於 Prism 8 搭建模塊化框架,方便程序擴展

    Prism為程序設計提供指導,旨在幫助用戶更加容易的設計和構建豐富、靈活、易於維護WPF桌面應用程序。Prism使用設計模式(如MVVM,複合視圖,事件聚合器),幫助你創建一個松耦合的程序。遵循這些設計模式原則,將目標程序解耦成獨立的模塊。這些類型的應用程序被稱為複合應用程序。

    • 已使用或即將使用到多個開源WPF控件庫

      • MaterialDesignInXamlToolkit
      • HandyControl
      • PanuonUI.Silver
      • AduSkin。

    參考以上多種開源 WPF UI 庫,多個選擇,開發 WPF 項目更方便。

    • ECharts

    界面設計有使用到ECharts,使用WPF WebBrowser控件加載html的方式

    ECharts:pie-doughnut

    • 本地化支持

    • 動態國際化支持

    • 支持主題色動態切換

    2. 支持環境

    • .NET 5.0。

    3. 當前版本

    0.1

    4. 鏈接

    • 官方網站:Dotnet9

    5. 項目界面截圖

    5.1. 關於

    5.2. 首頁模塊

    正在開發中…

    5.3. 服務端模塊

    正在開發中…

    5.4. 客戶端模塊

    正在開發中…

    5.5. 測試案例

    收集全球優秀的開源WPF界面設計,實時收集、實時添加更新,下面是部分實例截圖:

    登錄註冊分類 1

    1. 簡單登錄窗體設計1

    參考視頻:C# WPF Material Design UI: Login Window

    參考源碼:Login2

    1. 簡單登錄窗體設計2

    參考視頻:C# WPF Material Design UI: Login Window

    參考源碼:Login1

    1. 美食應用登錄

    參考視頻:WPF Food App Login UI Material Design [Speed Design]

    菜單類 2

    1. 抽屜式菜單

    參考視頻:C# WPF Material Design UI: Animated Colorful Navigation Drawer

    參考源碼:AnimatedColorfulMenu

    1. 菜單切換用戶控件

    參考視頻:C# WPF Material Design UI: Fast Food Sales

    參考源碼:Pizzaria1

    1. 菜單切換動畫

    參考視頻:C# WPF Material Design UI: Animated Menu

    參考源碼:AnimatedMenu1

    其他界面設計 3

    1. 移動應用儀錶盤

    參考視頻:WPF Dashboard UI – Material Design [Speed Design]

    參考源碼:WPF-Dashboard-UI-Material-Design-Concept

    1. 簡易儀錶盤2

    參考視頻:WPF Dashboard UI – Material Design [Speed Design]

    參考源碼:WPF-Dashboard-UI-Material-Design-Concept

    ECharts:pie-doughnut

    1. Instagram重新設計

    參考視頻:C# WPF Material Design UI: Redesign Instagram

    參考源碼:Instagram

    1. LoLGoal

    參考視頻:dotnet9

    參考源碼:dotnet9

    1. 簡易音樂播放器1

    參考視頻:C# WPF Material Design UI: Dashboard

    參考源碼:Dashboard

    1. 百度地圖

    通過WPF WebBrowser控件加載html5文件的形式加載百度地圖,使用JavaScript與C#互操作實現地圖交互。

    1. 聊天界面設計

    參考視頻:

    • C# WPF Design UI – 1/3 – Contact List
    • C# WPF Design UI – 2/3 – Profile
    • C# WPF Design UI – 3/3 – Chat

    參考源碼:Chat

    1. 計算器

    參考視頻:

    • Calcalator

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