第2章Flutter基础知识-Flutter主题

本文介绍了一个使用Flutter框架创建自定义主题的应用实例,详细展示了如何设置应用的整体主题亮度、背景色及前景色,并通过具体代码示例演示了如何在组件中应用这些主题设置。

防采集标记:亢少军老师的课程和资料

import 'package:flutter/foundation.dart';
import 'package:flutter/material.dart';

void main() {
  runApp(new MyApp());
}

class MyApp extends StatelessWidget {
  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    final appName = '自定义主题';

    return new MaterialApp(
      title: appName,
      theme: new ThemeData(
        brightness: Brightness.light,//应用程序整体主题的亮度
        primaryColor: Colors.lightGreen[600],//App主要部分的背景色
        accentColor: Colors.orange[600],//前景色(文本、按钮等)
      ),
      home: new MyHomePage(
        title: appName,
      ),
    );
  }
}

class MyHomePage extends StatelessWidget {
  final String title;

  MyHomePage({Key key, @required this.title}) : super(key: key);

  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    return new Scaffold(
      appBar: new AppBar(
        title: new Text(title),
      ),
      body: new Center(
        child: new Container(
          //获取主题的accentColor
          color: Theme.of(context).accentColor,
          child: new Text(
            '带有背景颜色的文本组件',
            style: Theme.of(context).textTheme.title,
          ),
        ),
      ),
      floatingActionButton: new Theme(
        //使用copyWith的方式获取accentColor
        data: Theme.of(context).copyWith(accentColor: Colors.grey),
        child: new FloatingActionButton(
          onPressed: null,
          child: new Icon(Icons.computer),
        ),
      ),
    );
  }
}

@作者: 亢少军

基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样与统计,通过模拟系统元件的故障与修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构与设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码与案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行与可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理与实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估与优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
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