lv_tileview_set_valid_positions用法

时间: 2023-08-07 21:07:18 浏览: 178
lv_tileview_set_valid_positions函数用于设置有效的位置,即指定哪些位置可以被滚动到。该函数的原型为: ```c void lv_tileview_set_valid_positions(lv_obj_t *tileview, const lv_point_t *valid_pos_array, uint16_t array_len) ``` 其中,`tileview`是要设置的平铺视图对象,`valid_pos_array`是一个包含有效位置的数组,`array_len`是数组的长度。 例如,可以使用以下代码创建一个带有有效位置的平铺视图: ```c lv_obj_t *tileview = lv_tileview_create(parent); lv_point_t valid_pos_array\[\] = { {0, 0}, {0, 1}, {1, 1}, {LV_COORD_MIN, LV_COORD_MIN} }; lv_tileview_set_valid_positions(tileview, valid_pos_array, sizeof(valid_pos_array) / sizeof(valid_pos_array\[0\])); ``` 上述代码中,`valid_pos_array`数组定义了有效位置,其中`{0, 0}`表示左上角的瓦片,`{0, 1}`表示第二行的第一个瓦片,`{1, 1}`表示第二行的第二个瓦片。最后一个元素`{LV_COORD_MIN, LV_COORD_MIN}`表示没有瓦片的位置,用户不能滚动到那里。 通过调用`lv_tileview_set_valid_positions`函数,将有效位置数组传递给平铺视图对象,即可设置有效的位置。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [嵌入式GUI LVGL『Tile View拼接视图控件』介绍](https://blog.csdn.net/XiaoXiaoPengBo/article/details/114086862)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [平铺视图部件(lv_tileview)](https://blog.csdn.net/weixin_45922499/article/details/129335767)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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去除代码中线程使用过程中的锁:class FaceTracker: def __init__(self): self.known_encodings, self.known_names = load_face_data("face_data.json") self.current_faces = [] self.lock = threading.Lock() self.frame_queue = Queue(maxsize=5) self.running = True def recognition_thread(self): while self.running: frame = self.frame_queue.get() if frame is None: continue rgb_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) face_locations = face_recognition.face_locations(rgb_frame) face_encodings = face_recognition.face_encodings(rgb_frame, face_locations) current = [] for (top, right, bottom, left), face_encoding in zip(face_locations, face_encodings): matches = face_recognition.compare_faces( np.array(self.known_encodings), face_encoding, tolerance=0.4 ) name = "Unknown" if True in matches: index = matches.index(True) name = self.known_names[index] center = ((left + right) // 2, (top + bottom) // 2) current.append((name, (left, top, right, bottom), center)) with self.lock: self.current_faces = current def run(self): cap = cv2.VideoCapture(0) cap.set(cv2.CAP_PROP_FPS, 30) # 启动识别线程 threading.Thread(target=self.recognition_thread, daemon=True).start() tracked_positions = defaultdict(list) # 改为使用列表存储历史坐标 MAX_HISTORY = 20 # 最大历史点位数量 while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break frame = draw_edges(frame) # 更新识别线程 if self.frame_queue.empty(): self.frame_queue.put(frame.copy()) # 绘制人脸框和轨迹 with self.lock: for name, (left, top, right, bottom), center in self.current_faces: # 绘制中文姓名(需要PIL支持) cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2) cv2.putText(frame, name, (left + 6, bottom - 6), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 255, 255), 1) # 更新轨迹记录 if name in tracked_positions: # 添加新坐标并限制历史记录长度 tracked_positions[name].append(center) if len(tracked_positions[name]) > MAX_HISTORY: tracked_positions[name].pop(0) else: tracked_positions[name] = [center] # 绘制完整轨迹 if len(tracked_positions[name]) >= 2: for i in range(1, len(tracked_positions[name])): cv2.line(frame, tracked_positions[name][i-1], tracked_positions[name][i], (255, 0, 0), 2) # 边缘检测处理 direction = check_edge_crossing(center, frame.shape) if direction: save_record(name, direction) # 可选:清空该人员的轨迹记录 # if name in tracked_positions: # del tracked_positions[name] cv2.imshow('Face Tracking', frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): self.running = False break cap.release() cv2.destroyAllWindows()

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# 改进后代码 from jqdata import * from dateutil.relativedelta import relativedelta import numpy as np def initialize(context): set_parameters() # 参数配置 set_backtest() # 回测设置 def set_parameters(): # 修改1:ETF列表与持仓数量匹配 g.etf_list = ['510300.XSHG', '510500.XSHG', '159915.XSHE'] g.hold_num = 1 # 持仓数量(需<=ETF列表长度) g.momentum_day = 20 # 动量周期 def set_backtest(): set_option('use_real_price', True) set_order_cost(OrderCost(open_tax=0, close_tax=0.001, open_commission=0.0003, close_commission=0.0003, min_commission=5), type='stock') set_benchmark('000300.XSHG') log.set_level('order', 'error') def handle_data(context, data): if not is_trade_day(context.current_dt): return momentum_rank = get_momentum_rank(g.etf_list, g.momentum_day) to_hold = momentum_rank[:g.hold_num] # 修改2:传入data对象用于获取实时价格 adjust_position(context, to_hold, data) def get_momentum_rank(etf_list, period): momentum_dict = {} for etf in etf_list: # 修改3:添加股票状态校验 if not is_trading(etf): continue prices = attribute_history(etf, period, fields='close') returns = (prices['close'][-1] - prices['close'][0])/prices['close'][0] momentum_dict[etf] = returns return sorted(momentum_dict.keys(), key=lambda x: momentum_dict[x], reverse=True) # 修改4:完整的仓位调整逻辑 def adjust_position(context, to_hold, data): # 清仓不在目标列表的持仓 for etf in context.portfolio.positions: if etf not in to_hold: order_target(etf, 0) # 计算可用资金(等待清仓完成) available_cash = context.portfolio.available_cash # 过滤可交易标的 valid_etfs = [] for etf in to_hold: price = data.current(etf, 'price') # 修改5:价格有效性校验+最小交易量校验 if not (np.isnan(price) or price <= 0) and (available_cash >= price*100): valid_etfs.append(etf) if not valid_etfs: return # 计算实际持仓数量 actual_hold_num = len(valid_etfs) position_value = available_cash / actual_hold_num # 执行买入 for etf in valid_etfs: price = data.current(etf, 'price') # 修改6:确保最小交易量 if position_value >= price*100: # 计算最大可买数量(整百) max_amount = int(position_value // (price*100)) * 100 order_target(etf, max_amount) else: log.error(f"{etf} 资金不足,需要{price*100}元,当前可用{position_value}元") def is_trade_day(dt): # 优化:使用更可靠的交易日判断 last_month = (dt - relativedelta(months=1)).month return dt.month != last_month and not is_suspended(dt) 修改一下NameError: name ‘is_suspended’ is not defined这个问题

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