涨知识了!华为手机还有7种截图方式,其中1种居然能隔空截图

华为手机内置多种截图方式,包括音量键截图、三指下滑、菜单栏截图、指关节截图、画S截长图、区域截图及隔空截图。其中,隔空截图为华为Mate30系列特有功能,通过手掌悬浮并握拳即可实现。

众所周知,华为手机有非常多的黑科技,就比如简单的截图就有7种.
并且还有几种截图方式都非常有趣,甚至一种可以隔空截图哦,不知道大家都知道几种呢?
下面就和笔者一起来看看吧!
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1.音量键截图
这种方法可以说是安卓苹果通用的截图方式,只需要同时按下【电源键+音量加/减键】,就可以快速截屏了。
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2.三指下滑截屏
三指下滑截屏也是一种非常简单快速的方法啦,在使用时只需用三根手指在屏幕上,由上向下滑动即可完成截图了。
不过该方式需要在设置中自行开启哦:设置→智能辅助→手势控制→三指下滑截屏→点亮按钮即可

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3.菜单栏截图
在手机通知栏也隐藏着一个截屏按钮,不知道大家都知道吗?使用的时候只需要点击截屏按钮,就能将屏幕上的内容都截下来哦。
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4.指关节截图
这种截图方式只需要用单根手指的指关节双击屏幕,就能快速完成截屏,这也是华为手机独有的截图功能哦。
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5.画S截长图
如果想要截长图的话,使用华为手机的朋友,可以用指关节在屏幕上画一个字母S,手机就会自动滚动截长图了。
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6.区域截图
不方便截整张屏幕图给别人看怎么办?我们只需要用指关节先敲击一下屏幕,记得指关节不要离开屏幕,敲击完成后,在需要截屏的内容上画一个闭合图形就可以了。
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不过指关节截图、截长图以及区域截图都需要在设置中开启该功能才可以使用,开启方法:设置→智能辅助→手势控制→智能截图
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7.隔空截图
这是华为手机新增的一种方式,只要将手掌悬浮在手机屏幕15厘米左右处,然后等到屏幕显示手掌按钮就握拳,就能实现截屏了,可以说是非常炫酷,不过目前仅有华为mate30 系列支持该截图方式。
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以上就是笔者分享的内容了,有兴趣的朋友可以去试试,啥时候笔者也能用上隔空截屏啊。
那么,大家都用过几种截图方式呢?

下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a426667488ae 标题“仿淘宝jquery图片左右切换带数字”揭示了这是一个关于运用jQuery技术完成的图片轮播机制,其特色在于具备淘宝在线平台普遍存在的图片切换表现,并且在整个切换环节中会展示当前图片的序列号。 此类功能一般应用于电子商务平台的产品呈现环节,使用户可以便捷地查看多张商品的照片。 说明中的“NULL”表示未提供进一步的信息,但我们可以借助标题来揣摩若干核心的技术要点。 在构建此类功能时,开发者通常会借助以下技术手段:1. **jQuery库**:jQuery是一个应用广泛的JavaScript框架,它简化了HTML文档的遍历、事件管理、动画效果以及Ajax通信。 在此项目中,jQuery将负责处理用户的点击动作(实现左右切换),并且制造流畅的过渡效果。 2. **图片轮播扩展工具**:开发者或许会采用现成的jQuery扩展,例如Slick、Bootstrap Carousel或个性化的轮播函数,以达成图片切换的功能。 这些扩展能够辅助迅速构建功能完善的轮播模块。 3. **即时数字呈现**:展示当前图片的序列号,这需要通过JavaScript或jQuery来追踪并调整。 每当图片切换时,相应的数字也会同步更新。 4. **CSS美化**:为了达成淘宝图片切换的视觉效果,可能需要设计特定的CSS样式,涵盖图片的排列方式、过渡效果、点状指示器等。 CSS3的动画和过渡特性(如`transition`和`animation`)在此过程中扮演关键角色。 5. **事件监测**:运用jQuery的`.on()`方法来监测用户的操作,比如点击左右控制按钮或自动按时间间切换。 根据用户的交互,触发相应的函数来执行...
垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形点坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理:集成到监控系统中,用于实时检测公共区域的垃圾堆积,辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究:支持实例分割算法的研究和优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品实例,覆盖不同场景,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
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