换一种组件来弹出对话窗口


我们在上一章回中介绍了AlertDialog Widget相关的内容,本章回中将介绍AboutDialog Widget.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

我们在这里说的AboutDialog是一种弹出式窗口,和上一章回中介绍的AlertDialog类似,它主要用来显示应用程序信息,比如程序的名称、版本号、版权信息等。从
源代码上看,它是对AlertDialog的封装,可以看作是一种特殊的AlertDialog,本章回中将详细介绍它的使用方法。

2 使用方法

和其它的Widget一样,AboutDialog提供了相关的属性来控制自己,接下来我们将介绍一些常用的属性:

  • applicationName属性: 主要用来在弹出窗口中显示App的名字;
  • applicationVersion属性: 主要用来在弹出窗口中显示App的版本信息;
  • applicationIcon属性:主要用来在弹出窗口中显示App的图标;
  • children属性: 主要用来在弹出窗口中添加其它组件。
    AboutDialog需要配合showDialog()方法才能使用,该方法中包含两个重要的参数,一个是上下文的环境context,一个是builder,该参数主要用来构造对话框。
    这个方法我们在上一章回中使用过。除此之外,我们还可以直接使用showAboutDialog()方法显示AboutDialog.使用该方法时必须添加context类型的参数,其它
    的参数和AboutDialog的属性完全一样,我们就不列出了。下面是示例代码:

3 示例代码

 //通过showDialog方法弹出窗口
_showAboutDialog() {
  showDialog(
      context: context,
      builder: (BuildContext context){
        return AboutDialog(
          applicationName: "App Name",
          applicationVersion: "v1.0",
          applicationIcon: const Icon(Icons.android),
          children: [
            //可以不添加Buttonm,因为已经自带了两个Button
            TextButton(
                onPressed: () {
                  print("ok selected");
                  Navigator.of(context).pop();
                },
                child: const Text("Ok"),
            )
          ],
        );
      },
  );
}

//直接使用系统封装好的方法:showAboutDialog()
_showSystemAboutDialog() {
  showAboutDialog(context: context,
  applicationName: "app",
  applicationVersion: "v111",
    children: [
      Text("Item 1"),
      Text("Item 2"),
      Text("Item 3"),
    ],
  );
}

上面的代码中包含两种显示AboutDialog的方法,一种是ShowDialog()方法和AboutDialog组件配合使用,另外一种是直接使用ShowAboutDialog()方法。从代
码上可以看来showAboutDialog方法使用更加方便。此外,AboutDialog会自带两个按钮:VIEW LICENSES和CLOSE,点击VIEW LICENSES会跳转一个Flutter Licenses的网页,点击CLOSE会关闭窗口,这两个按钮是默认添加的,无法删除,这个可以从AboutDialog的源代码中看出来。如果大家不理解的话,可以自己动手
去运行程序,我在这里就不演示了。
看官们,关于AboutDialog Widget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:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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