WinUI3开发_AcrylicThin

简介

在WinUI3中Acrylic分为Base和Thin两种,Base属于颜色较重,Thin属于颜色较浅的一种风格,下图是两者的对于vu效果图:
Base:
在这里插入图片描述
Thin
在这里插入图片描述
关于Base的详细讲解可以参考我这篇文章:WinUI3开发_Acrylic(亚巧克力效果)
Thin的颜色会浅一点,看起来更像是薄薄的亚巧克力材质的玻璃,而Base则看起来像厚厚的亚巧克力材质的玻璃,从代码角度来说就是两者的颜色透明度一个较深一个较浅,就是两种样式。

如何使用Thin?

WinUI3中使用Thin不能像使用Base那样通过DesktopAcrylicBackdrop,而需要使用更底层的API:DesktopAcrylicControllerSystemBackdropConfigurationDesktopAcrylicBackdrop其实就是封装了DesktopAcrylicController,因为DesktopAcrylicBackdrop是设置Backdrop的,所以需要使用SystemBackdropConfiguration来配置相关背景属性,否则是无法生效的。
另外DesktopAcrylicController需要设置为全局变量或类的成员变量,以为DesktopAcrylicController需要为运行时SystemBackdrop提供支持,它的生命周期需要持续到应用程序结束,否则会无效。
下面我将一步一步通过代码来实现一个AcrylicThin效果的应用程序。
首先声明两个DesktopAcrylicControllerSystemBackdropConfiguration成员变量:

SystemBackdropConfiguration configuration;
DesktopAcrylicController acrylicController;

首先在构造函数里配置SystemBack属性:

configuration.IsInputActive(true);
configuration.Theme(SystemBackdropTheme::Default);

IsInputActive是设置让窗口处于激活态,启用激活效果,这样Windows就会对该窗口进行渲染,如果设置为False的画Acrylic就无效了
Theme是设置应用主题,关于主题可以参考我的这篇文章:WinUI3开发_设置主题样式
然后设置Acrylic的属性:

 acrylicController.Kind(DesktopAcrylicKind::Thin);
 acrylicController.SetSystemBackdropConfiguration(configuration);

Kind是设置类型有三种:
Base
Thin
Default
Default样式会跟随系统选择,如果是浅色模式就选择Thin如果是深色模式就选择Base,如果强制设置成Base或者Thin,例如在浅色设置为Base会让透明颜色偏向黑色,反之如果在深色设置为Thin会让透明颜色偏向白色,不会影响颜色深度。
最后需要让acrylicController知道让哪个窗口背景生效,可以通过AddSystemBackdropTarget来实现:

acrylicController.AddSystemBackdropTarget(this->try_as<Microsoft::UI::Composition::ICompositionSupportsSystemBackdrop>());

通过窗口类的try_as转换为Microsoft::UI::Composition::ICompositionSupportsSystemBackdropICompositionSupportsSystemBackdrop就是用于控制窗口Backdrop的功能类,关于为什么可以这样转换可以参考我的这篇:WinUI3开发_模态窗口文章里关于IInspectable方面的说明。
最终运行效果如下:
在这里插入图片描述

Tips
注意,需要使用ExtendsContentIntoTitleBar扩展一下标题栏,如果使用系统提供的默认标题栏样式它是属于非客户区不会使用Acrylic效果的,WinUI3Acrylic效果仅限于渲染客户区。

基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究与实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流与交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新与收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址与路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模与实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
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