6、应用程序布局:从基础容器到高级管理

应用程序布局:从基础容器到高级管理

1. 应用布局概述

在开发应用程序时,将各种元素合理地布局到窗口中是至关重要的。以 Crisscott PIMS 应用程序为例,其主窗口需要包含以下元素:
- 用于打开和保存文件、更改设置等的菜单
- 用于快速访问常用命令的工具栏
- 用于导航到单个产品的区域
- 用于显示当前库存数据摘要的区域
- 用于显示当前所选产品摘要的区域
- 用于显示新闻和重要消息的区域
- 用于添加和编辑产品信息的区域
- 用于显示状态消息的区域

在添加这些区域时,不能仅仅简单地决定它们的位置,还需要考虑每个部分的相对大小和重要性,以及该区域是否应能随应用程序窗口的大小变化而伸缩。

应用布局主要围绕容器展开,容器为应用程序提供框架和结构,通过容纳和定位屏幕上的其他元素来实现布局。选择使用哪种容器很大程度上取决于应用程序的需求,并且在应用程序的不同部分可能会有所不同。在做出决策之前,必须确定程序的优先级,影响因素包括应用程序窗口的预期大小、某些元素在窗口大小改变时是否应伸缩,以及屏幕上元素之间的间距。

2. 框架(Frames)

GtkFrame 是一种简单的容器,主要用于装饰目的,但也可以将相关内容在屏幕上分组显示。GtkFrame 是二元容器,这意味着它只能包含一个子小部件。虽然它在为应用程序提供结构方面没有作用,但对于增强可用性很有用。

GtkFrame 有一个细边框和顶部的标签。边框有助于将框架的内容作为一个整体进行分组,标签通常用于描述框架的内容。与大多数容器不同,GtkFrame 由于有边框和标签,即使没有添加子部

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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