HarmonyOS鸿蒙基于Java开发:Java UI 常用组件 组件通用XML属性

于 2024-01-13 12:49:20 发布
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文章标签： harmonyos java ui 常用组件 鸿蒙开发 xml 组件
已获得YOLO官方许可认证，源码版权：斌擎人工智能
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_68036862/article/details/135568566
本文介绍了在HarmonyOS鸿蒙系统中，基于Java开发UI时的常用组件及其XML属性，包括基础属性、间距、滚动条、旋转缩放和焦点相关的属性设置。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

目录

基础XML属性

间距相关的XML属性

滚动条相关的XML属性

旋转缩放相关的XML属性

焦点相关的XML属性

Component是所有组件的基类，Component支持的XML属性，其他组件都支持。

Component支持的XML属性如下表。

基础XML属性

表1  基础属性的相关说明

属性名称

中文描述

取值说明

使用案例

id

控件identity，用以识别不同控件对象，每个控件唯一

integer类型。仅可用于配置控件的id。

ohos:id="$+id:co
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基于深度学习YOLOv12的无人机识别检测系统（YOLOv12+YOLO数据集+UI界面+登录注册界面+Python项目源码+模型）
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本项目基于YOLOv12深度学习框架，开发了一套高效的无人机目标检测系统，专注于实时识别与定位无人机目标。系统以单类别（'drone'）为核心检测任务，通过优化模型结构和训练策略，显著提升了复杂场景下无人机的检测精度与速度。项目针对无人机体积小、移动速度快、背景干扰多等挑战，采用数据增强、多尺度训练等技术增强模型鲁棒性，可广泛应用于空域安防、机场监控、隐私保护等领域。实验表明，该系统在验证集上达到较高mAP（平均精度均值），同时保持轻量化部署能力，适配嵌入式设备与边缘计算平台。
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基于深度学习YOLOv11的无人机识别检测系统（YOLOv11+YOLO数据集+UI界面+登录注册界面+Python项目源码+模型）
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本项目基于YOLOv11深度学习框架，开发了一套针对无人机的实时识别与检测系统，适用于安防监控、空域管理等领域。系统以单类别（drone）为目标，通过优化模型结构和训练策略，实现了对无人机目标的高精度检测。项目采用轻量化设计，兼顾计算效率与准确性，可部署于边缘设备（如Jetson系列）或无人机管控平台，为低空安全提供智能化解决方案。
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基于深度学习YOLOv11的奶牛行为检测系统（YOLOv11+YOLO数据集+UI界面+登录注册界面+Python项目源码+模型）
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本文介绍了一种基于深度学习目标检测算法YOLOv11的奶牛行为智能检测系统。该系统通过计算机视觉技术自动识别奶牛的三类典型行为（站立、行走、卧倒），可用于牧场智能化管理、奶牛健康监测等场景。系统采用Python开发，包含完整的YOLOv11模型训练代码、预训练权重及用户友好的UI界面（含登录注册功能）。实验使用自建奶牛行为数据集，共4932张标注图像，按8:1:1划分训练集（3946张）、验证集（493张）和测试集（493张），平均检测精度（mAP@0.5）达92.3%，单帧推理速度65FPS（RTX 30
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本文介绍了一个基于YOLOv12深度学习模型的食品检测系统，该系统能够识别30类常见食物和饮料。系统采用先进的YOLOv12目标检测算法，配合精心构建的食品数据集，实现了高效的食品识别功能。项目包含完整的Python实现代码、预训练模型以及用户友好的UI界面，支持登录注册功能。该系统可应用于智能餐饮管理、健康饮食追踪、食品库存管理等场景，为食品识别和分类提供了可靠的自动化解决方案。
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基于深度学习YOLOv11的食物检测系统（YOLOv11+YOLO数据集+UI界面+登录注册界面+Python项目源码+模型）
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本文介绍了一个基于深度学习YOLOv11算法的食物检测系统，能够准确识别30类常见食物及饮品。系统整合了完整的YOLO数据集、用户友好的UI界面（含登录注册功能）以及Python项目源码与预训练模型。该模型在包含14,661张图像的数据集上进行了训练与验证，实现了对多样化食物目标的实时检测，覆盖了从水果（如草莓、蓝莓）、主食（如面包、披萨）到饮品（如酒精、牛奶）等广泛类别。系统设计注重实用性，可为健康饮食管理、智能餐饮服务等场景提供技术支持。
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本项目开发了一个基于深度学习的树上自然生长苹果检测系统，采用最新的YOLOv12目标检测算法作为核心技术。系统实现了对自然环境中树上苹果的准确识别与定位，具有高效、精准的特点。项目包含完整的Python实现、定制化YOLO数据集、用户友好的UI界面以及安全的登录注册功能。系统专为单类别('Apples')检测设计，经过1355张训练图像、77张验证图像和39张测试图像的充分训练与评估，展现出优秀的检测性能。该解决方案可广泛应用于智慧农业、果园自动化管理和产量预估等领域，为农业现代化提供技术支持。
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基于深度学习YOLOv11的树上自然生长的苹果检测系统（YOLOv11+YOLO数据集+UI界面+登录注册界面+Python项目源码+模型）
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本项目基于YOLOv11深度学习框架，开发了一套针对树上自然生长苹果的智能检测系统，集成了用户友好的UI界面与完整的登录注册功能。系统能够高效识别复杂自然环境下的苹果目标，准确率可达85%以上（具体性能以实际测试为准），支持实时检测与结果可视化，可应用于果园产量预估、自动化采摘等农业场景。项目提供完整的Python源码、预训练模型及YOLO格式数据集，采用轻量化设计便于部署到边缘设备。关键技术包括YOLOv11模型优化、数据增强策略（如光照扰动、随机裁剪）以及基于PyQt/Tkinter的交互界面开发。
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