Maui blazor ios 按设备类型设置是否启用safeArea

文章讲述了开发者在使用MauiBlazor技术开发应用时遇到的SafeArea布局问题,包括默认设置失效、网页穿透以及如何通过检查设备类型动态设置上边距以适应刘海屏和非刘海屏设备。同时提到了viewport-fit=cover对网页布局的优化建议。

需求,新做了个app, 使用的是maui blazor技术,里面用了渐变背景,在默认启用SafeArea情况下,底部背景很突兀

  1. 由于现版本maui在SafeArea有点bug,官方教程的<ContentPage SafeArea=false不生效,于是要用以下代码hack一下
            Microsoft.Maui.Handlers.LayoutHandler.Mapper.AppendToMapping("Custom", (h, v) =>
            {
                if (v is Layout layout)
                {
                    layout.IgnoreSafeArea = true;
                }
            });

带来的问题是,网页上下穿透了。

  1. 继续深入研究,用以下代码设置刘海屏上边距
    protected override void OnAppearing()
    {
        base.OnAppearing();
        if (withSafeArea)
        {
            var safeInsets = On<iOS>().SafeAreaInsets();
                On<iOS>().SetUseSafeArea(false);
                safeInsets.Top = 35;
                Padding = safeInsets;
        } 
    }

存在的问题是,非刘海屏设备也设置了上边距<

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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