Ray 开发框架——小程序框架配置开发(二)

本文详细介绍了如何在Ray-js框架中配置应用路由,包括路由对象的结构、路径表达式规范,以及TabBar对象的设置。同时提到推荐的样式方案,如使用CSSModules和设计稿规范。

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路由配置

用于描述应用中页面的路径表达式及应用 TabBar(如有)的信息。配置文件 src/routes.config.ts 格式如下:

import { Routes, TabBar } from '@ray-js/types';
 
export const routes: Routes = [];
export const tabBar: TabBar = {};

路由对象

通过 export const routes = [] 声明导出。一个完整的路由对象如下:

{
  id: 'detail',
  route: '/detail/:uid',
  path: '/pages/detail/index',
}

注意: 路由以后面覆盖前面的优先级顺序匹配,开发者应自行保证路由的优先级关系。

id

路由唯一标识,可选。

route

路由路径表达式,必填。

表达式应符合 path-to-regexp 规范

path

路由页面组件地址,必填。

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tabBar 对象

用于描述应用 tabBar 导航栏菜单项。

通过 export const tabBar = {} 导出。

其约束如下:

type TabBar = {
  /**
   * 导航文本色
   */
  textColor?: string;
  /**
   * 导航文本高亮色
   */
  selectedColor?: string;
  /**
   * 导航栏背景色
   */
  backgroundColor?: string;
  /**
   * 导航栏列表
   */
  list?: RequireOnlyOne<
    {
      text: string; // 导航项的名称
      icon?: string; // 导航项图标
      activeIcon?: string; // 导航项高图标
      id: string; //  与 routes 一一对应(如有)
      route: string;
    },
    'id' | 'route'
  >[];
};

其中 icon 和 activeIcon 仅支持本地图片, 且图片为绝对地址。

例如: 在根目录下创建 public/images/tabbar/home.png public/images/tabbar/home-active.png 文件,则对应的配置为:

{
  "icon": "/images/tabbar/home.png",
  "activeIcon": "/images/tabbar/home-active.png"
}

 

样式方案

自适应样式单位 rpx,自动根据设备环境缩放。

关系:750rpx = 100vw

绝对样式单位 px,在所有设备下表现一致。

样式文件

对于页面和组件级的样式,推荐使用 CSS Modules 的方案,能有效避免样式冲突问题。

规范规则如下:

  • 文件名: xxx.module.[css|less]
  • 模块化:一个页面或组件对应一个样式文件。
Home
├── index.module.css
└── index.tsx

样式规则

推荐使用驼峰式命名样式名,同时避免使用嵌套样式名。

推荐写法:

// Good
.home {
  color: red;
}
 
.homeTitle {
  font-size: 48rpx;
}

不推荐写法:

// Bad
.home {
  color: red;
  .title {
    font-size: 48rpx;
  }
}

设计稿

设计稿应以 750px 为设计宽度,能有效减少开发过程中单位的转换换算。

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### Matlab实现钻孔声波CT正演及反演 #### 关于钻孔声波CT技术 钻孔声波CT(Computed Tomography)是一种利用声学原理来探测地下介质结构的技术。其核心在于通过测量声波在不同路径上的传播时间,重建目标区域的速度分布图像。这一过程通常分为两个阶段:正演模拟和反演计算。 #### 正演模拟 正演模拟是指基于已知的地层模型预测观测数据的过程。对于钻孔声波CT而言,这涉及建立速度场并计算声波沿特定射线路径的旅行时间。以下是实现正演模拟的一个基本框架: ```matlab function travel_times = forward_simulation(model, ray_paths) % model 是维网格表示的速度场矩阵 (m/s) % ray_paths 是一个 n×2 的数组,每行代表一条射线的起点和终点坐标 travel_times = zeros(size(ray_paths, 1), 1); for i = 1:size(ray_paths, 1) start_point = ray_paths(i, 1:2)'; end_point = ray_paths(i, 3:4)'; % 使用数值积分方法求解射线路径上的旅行时间 points_along_ray = linspace(start_point, end_point, 100); % 将射线离散化 velocities = interp2(model.X, model.Y, model.Velocity, ... points_along_ray(1,:), points_along_ray(2,:)); % 插值获取速度 segment_lengths = sqrt(sum(diff(points_along_ray).^2)); travel_time = sum(segment_lengths ./ velocities); % 计算总旅行时间 travel_times(i) = travel_time; end end ``` 上述代码实现了简单的正演模拟功能[^1]。它假设输入是一个均匀划分的维速度场以及一组定义好的射线路径,并返回对应的理论旅行时间。 #### 反演算法 反演的目标是从实际测得的数据推断出未知参数——即地下的速度分布情况。常见的反演方法有代数重构法(ART)、共轭梯度法等。下面展示了一个简化版的迭代反演流程: ```matlab function velocity_model = inverse_problem(travel_times_measured, initial_guess, ray_matrix) % 初始化变量 max_iterations = 50; tolerance = 1e-6; residual_prev = Inf; velocity_model = reshape(initial_guess(:)', [], 1); for iter = 1:max_iterations % 前向建模得到当前估计值下产生的旅行时间 travel_times_calculated = ray_matrix * velocity_model; % 更新残差 residuals = travel_times_measured - travel_times_calculated; norm_residual = norm(residuals); if abs(norm_residual - residual_prev) / norm_residual < tolerance break; end % 利用最小乘更新速度模型 delta_v = pinv(ray_matrix' * ray_matrix) * ray_matrix' * residuals; velocity_model = velocity_model + delta_v; residual_prev = norm_residual; end end ``` 此函数接受实测旅行时间和初始猜测作为输入,逐步调整直至满足收敛条件为止[^2]。 #### 结合两者应用实例 为了更好地理解如何将以上两部分结合起来解决具体问题,可以考虑如下场景设置: - 定义一个小规模测试域; - 构造若干条虚拟射线轨迹及其对应的真实到达时刻; - 应用前述正演与反演模块完成整个工作流演示。 注意,在真实项目里还需要处理诸如噪声抑制、边界效应补偿等问题以提高精度。
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