第三百七十三回


我们在上一章回中介绍了"分享三个使用TextField的细节"相关的内容,本章回中将介绍如何让Text组件中的文字自动换行.闲话休提,让我们一起Talk Flutter吧。

在这里插入图片描述

1. 概念介绍

我们在本章回中介绍的Text组件就是用来显示文本的组件,关于该组件的用法可以点击这里查看前面章回中的内容,本章回中主要介绍如何让Text组件中的文本内容自动
换行。这里说的文本主要指长文本,这类文本的长度超过了屏幕宽度或者组件宽度,无法在一行内显示。在实际项目中会遇到这样的场景,因此我们专门来介绍这方面的内容。

2. 实现方法

2.1 基本用法

让长文本自动换行需要使用Text组件的属性,涉及到的属性有三个,详细如下:

  • maxLines属性:主要用来控制文本占用的行数;
  • softWrap属性:主要用来控制是否自动换行,默认值为true;
  • overflow属性:主要用来控制超过长度的文本显示方式,比如显示省略号;
    使用这三个属性后就可以让长文本自动换行显示,不过softWrap属性可以不设置,因为该属性的默认值是true.

2.2 特殊用法

当Text组件处于其它布局组件中时上一小节中介绍的基本用法就不起作用了,这就是Text组件的特殊用法,详细如下:

  • 当Text组件位于Column组件中时,不使用基本用法中的三个属性也会让长文本自动换行;
  • 当Text组件位于Row组件中时,不仅要使用基本用法中的三个属性还需要在它外层加一个Extend组件,这样才会让文本自动换行;
    这两个用法只用文本描述比较抽象,我们将在后面的小节中通过示例代码来演示它们的用法。

3. 示例代码

Column(
  children: [
    ///列中的长文本可以自动换行
    const Text( " Text Widget WidgetWidgetWidgetWidgetWidgetWidgetWidget",
        style: TextStyle(
          color: Colors.white,
          fontSize: 16,
          backgroundColor: Colors.cyan,
        ),
    ),
    const SizedBox(height: 16,),
    ///行中的长文本不可以自动换行,需要嵌套一个Expander组件
    const Row(
      children: [
        Expanded(
          child: Text( " Text Widget WidgetWidgetWidgetWidgetWidgetWidgetWidget",
          maxLines: 2,
          softWrap: true,
          overflow: TextOverflow.ellipsis,
          style: TextStyle(
            color: Colors.white,
            fontSize: 16,
            backgroundColor: Colors.cyan,
          ),
          ),
        ),
      ],
    ),
  ],
),

我们在上面的示代码中演示了基本用法和特殊用法中介绍的内容,基本用法没有单独列出来,而是包含在特殊用法中了,也就是代码中Expander组件中的内容。编译并且
运行上面的程序可以得到下面的运行效果图。035

4. 内容总结

最后我们对本章回的内容做一个全面的总结:

  • 当项目中遇到超过屏幕或者容器宽度的长文本时需要换行显示;
  • 在Text组件中提供了:maxLines,softWrap和overflow三个属性来控制文本自动换行显示;
  • 当Text组件位于Column和Row等布局组件中时需要特殊的用法才能让长文本自动换行显示;
    看官们,与"如何让Text组件中的文字自动换行"相关的内容就介绍到这里,欢迎大家在评论区交流与讨论!
内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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