ArkTS零基础入门:5分钟打造你的第一个天气APP

快速体验

  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容:
    生成一个极简的ArkTS天气应用教学项目,包含:1) 城市选择下拉框 2) 当前天气展示(图标、温度、描述) 3) 未来3天预报卡片 4) 刷新按钮。代码中需要添加详细的注释说明每个ArkTS语法特性(装饰器、组件、状态管理等),并预留5个TODO标记供学习者练习补充。使用模拟数据即可,界面要求简洁明了符合HarmonyOS设计规范。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

示例图片

最近想学鸿蒙开发,发现ArkTS是官方主推语言。作为小白折腾了半天环境配置后,偶然发现用InsCode(快马)平台可以直接在线练习,连HarmonyOS模拟器都不用装,特别适合新手试水。今天就带大家用5分钟做个极简天气APP,顺便梳理ArkTS的核心知识点。

项目结构拆解

这个天气APP虽然简单,但包含了四个实用功能模块,正好对应ArkTS的几个关键特性:

  1. 城市选择下拉框
  2. 使用Select组件实现地区切换
  3. 通过@State装饰器管理选中状态
  4. 数据用模拟的城市数组演示

  5. 当前天气展示区

  6. 温度数字用Text组件配合字体样式
  7. 天气图标用Image加载本地资源
  8. 天气描述文字动态绑定数据

  9. 未来三天预报卡片

  10. 采用Row+Column布局横向排列
  11. 每个卡片包含日期、图标和温度范围
  12. 使用ForEach渲染重复结构

  13. 底部刷新按钮

  14. Button组件绑定点击事件
  15. 模拟数据刷新效果
  16. 添加加载动画提升体验

核心语法速记

在实现过程中会遇到这些ArkTS特性(代码里已加详细注释):

  • 装饰器:像@Entry标记入口组件,@Component定义自定义组件
  • 状态管理@State让数据变化自动更新UI,@Link实现组件间通信
  • 组件库:文本、按钮、图片等基础组件用法
  • 布局方式:Flex弹性布局和栅格系统的配合使用
  • 数据绑定:用花括号{}实现动态内容渲染

动手实践建议

项目中特意留了5个TODO标记供练习:

  1. 给下拉框添加更多城市选项
  2. 实现真实的网络数据请求
  3. 增加白天/夜间主题切换功能
  4. 补充空气质量指数展示
  5. 为预报卡片添加滑动效果

示例图片

实际体验发现,像这样的前端类项目在InsCode(快马)平台可以直接一键部署预览效果。不需要配SDK环境,代码修改后实时生效,特别适合快速验证想法。他们的在线编辑器还会自动提示ArkTS语法,对新手非常友好。

示例图片

这次尝试让我意识到,入门新语言最重要的就是即时反馈。能看到自己写的每一行代码立刻变成界面效果,比纯看文档有意思多了。建议零基础的同学都从这种小项目开始,逐步挑战更复杂的TODO任务,慢慢就能掌握ArkTS的开发节奏。

快速体验

  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容:
    生成一个极简的ArkTS天气应用教学项目,包含:1) 城市选择下拉框 2) 当前天气展示(图标、温度、描述) 3) 未来3天预报卡片 4) 刷新按钮。代码中需要添加详细的注释说明每个ArkTS语法特性(装饰器、组件、状态管理等),并预留5个TODO标记供学习者练习补充。使用模拟数据即可,界面要求简洁明了符合HarmonyOS设计规范。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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