uniapp 自定义的滑杆(支持一个屏幕2个滑杆同时滑动)

springcloud+nacos+gateway+oauth2小聚会 在微服务工程中,Nacos作为目前主流的注册中心和配置中心,Spring Cloud Gateway作为目前主流的网关,下面引入spring security+oauth2+jwt作为认证和授权中心,进行简单的聊聊。 阅读详情
<template>
	<view class="slider-container" :style="containerStyle" @touchmove.prevent>

		<view ref="sliderHandle" class="slider-handle" :style="handleStyle" @touchstart="onTouchStart"
			@touchmove.stop="onTouchMove" @touchend="onTouchEnd"></view>
	</view>
</template>

<script>
	export default {
		name: 'SliderControl',

		props: {
			mode: {
				type: String,
				default: 'horizontal'
			},
			width: {
				type: [Number, String],
				default: 220
			},
			height: {
				type: [Number, String],
				default: 60
			}
		},

		data() {
			return {
				position: 70,
				isDragging: false,
				startTouch: null,
				startPosition: null,
				lastUpdate: 0,
				lastEmittedValue: 0,
				currentDelta: 0,
				animationTimer: null
			}
		},

		methods: {
			onTouchStart(e) {
				uni.vibrateShort({


					success: () => {
						console.log('短振动成功');
					},
					fail: (err) => {
						console.error('短振动失败:', err);
					}
				});
				e.stopPropagation()
				if (this.animationTimer) {
					clearTimeout(this.animationTimer)
					this.animationTimer = null
				}

				const touch = e.changedTouches[0]
				if (!touch) return

				this.isDragging = true
				this.startTouch = {
					x: touch.pageX,
					y: touch.pageY
				}
				this.startPosition = this.position
				this.lastUpdate = Date.now()
				this.currentDelta = 0
			},

			onTouchMove(e) {
				if (!this.isDragging || !this.startTouch) return
				e.stopPropagation()

				const now = Date.now()
				const timeDiff = now - this.lastUpdate
				if (timeDiff < 16) return
				this.lastUpdate = now

				const touch = e.changedTouches[0]
				if (!touch) return

				const delta = this.mode === 'horizontal' ?
					touch.pageX - this.startTouch.x :
					touch.pageY - this.startTouch.y

				this.currentDelta = this.currentDelta + (delta - this.currentDelta) * 0.9
				let targetPos = this.startPosition + this.currentDelta * 1

				targetPos = Math.max(0, Math.min(targetPos, 180))

				if (Math.abs(targetPos - this.position) > 0.05) {
					const smoothFactor = Math.min(0.08, timeDiff / 250)
					this.position = this.position + (targetPos - this.position) * smoothFactor
				}



				const value = this.mode === 'horizontal' ?
					(this.position - 70) / 70 :
					(70 - this.position) / 70

				const roundedValue = Math.round(value * 100) / 100
				if (Math.abs(roundedValue - this.lastEmittedValue) >= 0.01) {
					this.lastEmittedValue = roundedValue
					this.$emit('change', {
						value: Math.max(-1, Math.min(1, roundedValue))
					})
				}
			},

			onTouchEnd(e) {
				if (!this.isDragging) return
				e.stopPropagation()

				this.isDragging = false
				this.startTouch = null
				this.startPosition = null
				this.currentDelta = 0

				const startPos = this.position
				const startTime = Date.now()
				const duration = 500

				const easeOutQuart = t => 1 - Math.pow(1 - t, 4)

				const animate = () => {
					const elapsed = Date.now() - startTime
					if (elapsed >= duration) {
						this.position = 70
						this.$emit('change', {
							value: 0
						})
						this.animationTimer = null
						return
					}

					const progress = elapsed / duration
					const easeProgress = easeOutQuart(progress)
					this.position = startPos + (70 - startPos) * easeProgress

					this.animationTimer = setTimeout(animate, 16)
				}

				animate()
			}
		},

		beforeDestroy() {
			if (this.animationTimer) {
				clearTimeout(this.animationTimer)
			}
		},

		computed: {
			containerStyle() {
				return {
					width: typeof this.width === 'number' ? `${this.width}px` : this.width,
					height: typeof this.height === 'number' ? `${this.height}px` : this.height,
					backgroundColor: '#000000',
					borderRadius: '30px',
					position: 'relative'
				}
			},

			trackStyle() {
				if (this.mode === 'horizontal') {
					return {
						position: 'absolute',
						left: '20px',
						right: '20px',
						height: '2px',
						top: '30%',
						backgroundColor: 'rgba(255, 255, 255, 0.3)',
						transform: 'translateY(-1px)'
					}
				} else {
					return {
						position: 'absolute',
						top: '20px',
						bottom: '20px',
						width: '2px',
						left: '40%',
						backgroundColor: 'rgba(255, 255, 255, 0.3)',
						transform: 'translateX(-1px)'
					}
				}
			},

			handleStyle() {
				const baseStyle = {
					position: 'absolute',
					width: '50px',
					height: '50px',
					backgroundColor: '#FFFFFF',
					borderRadius: '30px'
				}

				if (this.mode === 'horizontal') {
					return {
						...baseStyle,
						transform: `translateX(${this.position}px)`,
						top: '0px'
					}
				} else {
					return {
						...baseStyle,
						transform: `translateY(${this.position}px)`,
						left: '0px'
					}
				}
			}
		}
	}
</script>

<style>
	.slider-container {
		flex: 1;
		position: relative;
		background-color: #000000;
		border-radius: 30px;
	}

	.slider-track {
		position: absolute;
		background-color: rgba(255, 255, 255, 0.3);
	}

	.slider-handle {
		position: absolute;
		background-color: #FFFFFF;
	}
</style>

为这个代码创建一个文件SlidePlugin.vue

然后再其他页面进行调用:

<template>
<view>
    <SlidePlugin 
				  mode="vertical"
				  :width="50"
				  :height="180"
				  @change="sliderChange_ver"
				/>
</view>
</template>
<script>
import SlidePlugin from '@/components/SlidePlugin.vue'
export default {
components: {
			
			SlidePlugin
		}
}

</script>

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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我这个是在NVUE中运行的代码,其他没有测试,主要是学习与参考,如果不能用,就学习其中的逻辑,主要在边界的处理,我当时也是看着别人的做的,不知道为什么。78这个数字,是根据宽度和高度进行修改的,是他们的一般多一点,反正调试到中间就好,自己调试看看。之前我的一篇文章写的是自定义长方形滑杆,这次客户修改了,让改成圆形的。

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uniapp插件开发:uniapp之slider滑动选择插件,方向支持横向和竖向,更多参数可配置化

目录 概要 平台支持度 效果图 属性说明 使用示例 Tips 更多前端知识 概要 在做小程序的时候,遇到需要竖向放置的slider滑动组件,原以为将官方提供的slider旋转90度就可以用了,后面发现没法那样使用,于是我自己写了该插件,支持竖向放置和滑动。 此插件功能与官方提供的slider功能类似,但是官方的不支持竖向滑动,所以该插件支持两个方向:横向、竖向。 uniapp插件市场下载:https://ext.dcloud.net.cn/plugin?id=6538 git地址:https://g

qq_42961150的博客 1万+
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Little_Code
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