12、90 年日历技能的 APL 展示与 Lambda 函数开发

90 年日历技能的 APL 展示与 Lambda 函数开发

1. APL 图形参数化与缩放

在构建 90 年日历技能的视觉展示时,我们使用了 APL(Alexa Presentation Language)。首先要注意 viewportHeight viewportWidth 属性,它们代表图形的完整尺寸(32 × 1664),而 height width 属性则是缩放后的版本。为了让图形能在不同的 Echo 设备上正确缩放,需要对高度和宽度进行参数化。

1.1 参数化高度和宽度

操作步骤如下:
1. 切换到 APL 模板(点击左侧导航栏的 APL 图标)。
2. 将区域 1 和区域 3 的 childHeight childWidth 分别更改为 ${payload.data.properties.boxHeight} ${payload.data.properties.rowWidth}
3. 将区域 1 和区域 3 的 blackBox/whiteBox 源更改为 blackRow/whiteRow

完成上述操作后,代码如下:

{
    "data": {
        "type": "object",
        
【202510月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了202510月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现),属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制黏菌优化算法,通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力,适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码,还涵盖了算法原理、性能验证及其他优化算法的对比分析,体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外,文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景,展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群:具备一定编程基础和优化理论知识,从事科研工作的研究生、博士生及高校教师,尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员;熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标:①用于解决复杂的连续空间优化问题,如函数优化、参数辨识、工程设计等;②作为新型元启发式算法的学习教学案例;③支持高水平论文复现算法改进创新,推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用; 其他说明:资源包含完整Matlab代码和复现指导,建议结合具体应用场景进行调试拓展,鼓励在此基础上开展算法融合性能优化研究。
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