第二百六十四回 如何获取当前系统语言

本文介绍了如何在Flutter应用中使用Localizations组件获取系统语言和地区的代码,通过Locale对象展示并提供了示例代码。还讨论了Locale类中的语言和区域子标签规则。


我们在上一章回中介绍了"给geolocator插件提交问题"相关的内容,本章回中将介绍 如何获取系统语言.闲话休提,让我们一起Talk Flutter吧。

在这里插入图片描述

1. 概要介绍

我们在本章回中介绍的系统语言是指en,zh,de这样的语言代码,同时还有与这些语言匹配的地区代码。我们将在本章回中介绍详细的获取方法。

2. 获取方法

获取系统语言使用Localizations组件提供的相关接口就可以。我们通常使用它的localeOf()方法,在该方法中传入BuildContext类型的参数,就可以获取Locale类型的对象,该对象中存放着系统语言和地区,我们在后面的小节中将通过具体的示例代码来演示。

2.1 获取语言

获取系统语言使用Locale的languageCode属性就可以,它的结果是en,zh,de这样的代码。

2.2 获取地址

获取地区使用Locale的countryCode属性就可以,它的结果是en-US,zh_CN,fr_CA这样的代码。

3.示例代码

///用来获取当前系统中的语言
Locale locale = Localizations.localeOf(context);
debugPrint(locale.countryCode);
debugPrint(locale.languageCode);
debugPrint(locale.toLanguageTag());
debugPrint(locale.toString());

上面的示例代码演示了如何获取当前的系统语言和地区,建议大家自己动手试试,此外,可以修改一下手机上当前的系统语言,这样会有不同的运行结果。

3. 内容总结

我们在本章回中介绍了获取当前系统语言和地区的方法,除此之外,我们还可以通过MaterialApp组件的locale属性主动指定当前app使用的语言和地区,当然了如果不指定的话默认为跟随系统语言.

最后,我们对本章回的内容做一个全面的总结:

  • 获取地区使用Locale的countryCode属性就可以;
  • 获取系统语言使用Locale的languageCode属性就可以;

语言的地区的代码比较多,不过它们都是由标准规定的,下面是Locale类中的关于它们的解释:

class Locale {
  /// Creates a new Locale object. The first argument is the
  /// primary language subtag, the second is the region (also
  /// referred to as 'country') subtag.
  ///
  /// For example:
  ///
  /// ```dart
  /// const Locale swissFrench = Locale('fr', 'CH');
  /// const Locale canadianFrench = Locale('fr', 'CA');
  /// ```
  ///
  /// The primary language subtag must not be null. The region subtag is
  /// optional. When there is no region/country subtag, the parameter should
  /// be omitted or passed `null` instead of an empty-string.
  ///
  /// The subtag values are _case sensitive_ and must be one of the valid
  /// subtags according to CLDR supplemental data:
  /// [language](https://github.com/unicode-org/cldr/blob/master/common/validity/language.xml),
  /// [region](https://github.com/unicode-org/cldr/blob/master/common/validity/region.xml). The
  /// primary language subtag must be at least two and at most eight lowercase
  /// letters, but not four letters. The region subtag must be two
  /// uppercase letters or three digits. See the [Unicode Language
  /// Identifier](https://www.unicode.org/reports/tr35/#Unicode_language_identifier)
  /// specification.
  ///
}

看官们,与"如何获取当前系统语言"相关的内容就介绍到这里,欢迎大家在评论区交流与讨论!

【无线传感器】使用 MATLAB和 XBee连续监控温度传感器无线网络研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕使用MATLAB和XBee技术实现温度传感器无线网络的连续监控展开研究,介绍了如何构建无线传感网络系统,并利用MATLAB进行数据采集、处理与可视化分析。系统通过XBee模块实现传感器节点间的无线通信,实时传输温度数据至主机,MATLAB负责接收并处理数据,实现对环境温度的动态监测。文中详细阐述了硬件连接、通信协议配置、数据解析及软件编程实现过程,并提供了完整的MATLAB代码示例,便于读者复现和应用。该方案具有良好的扩展性和实用性,适用于远程环境监测场景。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和无线通信基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事物联网、传感器网络相关项目开发的初学者与中级开发者。; 使用场景及目标:①实现基于XBee的无线温度传感网络搭建;②掌握MATLAB与无线模块的数据通信方法;③完成实时数据采集、处理与可视化;④为环境监测、工业测控等实际应用场景提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的MATLAB代码与硬件连接图进行实践操作,先从简单的点对点通信入手,逐步扩展到多节点网络,同时可进一步探索数据滤波、异常检测、远程报警等功能的集成。
内容概要:本文系统讲解了边缘AI模型部署与优化的完整流程,涵盖核心挑战(算力、功耗、实时性、资源限制)与设计原则,详细对比主流边缘AI芯片平台(如ESP32-S3、RK3588、Jetson系列、Coral等)的性能参数与适用场景,并以RK3588部署YOLOv8为例,演示从PyTorch模型导出、ONNX转换、RKNN量化到Tengine推理的全流程。文章重点介绍多维度优化策略,包括模型轻量化(结构选择、输入尺寸调整)、量化(INT8/FP16)、剪枝与蒸馏、算子融合、批处理、硬件加速预处理及DVFS动态调频等,显著提升帧率并降低功耗。通过三个实战案例验证优化效果,最后提供常见问题解决方案与未来技术趋势。; 适合人群:具备一定AI模型开发经验的工程师,尤其是从事边缘计算、嵌入式AI、计算机视觉应用研发的技术人员,工作年限建议1-5年;熟悉Python、C++及深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)者更佳。; 使用场景及目标:①在资源受限的边缘设备上高效部署AI模型;②实现高帧率与低功耗的双重优化目标;③掌握从芯片选型、模型转换到系统级调优的全链路能力;④解决实际部署中的精度损失、内存溢出、NPU利用率低等问题。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例与工具链(如RKNN Toolkit、Tengine、TensorRT)动手实践,重点关注量化校准、模型压缩与硬件协同优化环节,同时参考选型表格匹配具体应用场景,并利用功耗监测工具进行闭环调优。
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