一、前言在常见的app中,需要用户登录后才能使用app,本节我们使用fusionapp制作一个登录页面,登录成功之后再跳转到app主页。二、准备工作下载水仙app和fusionapp重制版,在后台回复【水仙】和【fa】即可获取下载链接。二、工程配置2.1.fusionapp配置新建工程在主页点击加号新建工程-->选择空白模板,再点击创建,创建完成按如下配置:增加子页面在子页面,点击+号,选择底栏模板,页面名称“哔哩哔哩”。注意这里的页面名称需要和代码中进入子页面("哔哩哔哩")中的文字匹配,这也是fa实现子页面跳转的关键。再点击刚建好的子页面,在程序启动事件中增加如下代码:加载网页("http
前言文章主要说明在FA中的中文函数的代码实现,不仅要知道用法,更要知其实现的原理。前面的用法为FA中的用法,仅支持在FA中使用,源码可以在其它app中使用。非原创,代码收集整理于网络。进入子页面进入子页面("页面名称")lua源码:function进入子页面(name,param)if(param~=nil)thenactivity.newActivity(name,param)elseactivity.newActivity(name)endend加载JS加载Js([[JavaScript代码]])lua源码function加载Js(str,callback)ifnotpcall(funct
前言文章主要说明在FA中的中文函数的代码实现,不仅要知道用法,更要知其实现的原理。前面的用法为FA中的用法,仅支持在FA中使用,源码可以在其它app中使用。非原创,代码收集整理于网络。进入子页面进入子页面("页面名称")lua源码:function进入子页面(name,param)if(param~=nil)thenactivity.newActivity(name,param)elseactivity.newActivity(name)endend加载JS加载Js([[JavaScript代码]])lua源码function加载Js(str,callback)ifnotpcall(funct
前言在app中经常会有发送公告的需求,告知用户一些重大的事情。本文将使用FA重置版和qq收藏的笔记功能完成远程公告的功能。远程公告的思路在qq收藏新建笔记,设置好公告内容分享笔记给好友,拿到外部链接地址FA发送http请求,解析出公告内容在qq收藏新建笔记,设置好公告内容点击头像,在点击收藏点击右上角加号按照以下格式输入以下内容。【公告标题】这是FA的公告标题【公告标题】【公告内容】这是公告内容【公告内容】【公告显示】开【公告显示】【按钮标题】关闭【按钮标题】【公告返回】关【公告返回】【暗主题】关【暗主题】每一块控制不同的显示效果在笔记中录入:分享笔记给好友,拿到外部链接地址点击分享的链接,再
前言在app中经常会有发送公告的需求,告知用户一些重大的事情。本文将使用FA重置版和qq收藏的笔记功能完成远程公告的功能。远程公告的思路在qq收藏新建笔记,设置好公告内容分享笔记给好友,拿到外部链接地址FA发送http请求,解析出公告内容在qq收藏新建笔记,设置好公告内容点击头像,在点击收藏点击右上角加号按照以下格式输入以下内容。【公告标题】这是FA的公告标题【公告标题】【公告内容】这是公告内容【公告内容】【公告显示】开【公告显示】【按钮标题】关闭【按钮标题】【公告返回】关【公告返回】【暗主题】关【暗主题】每一块控制不同的显示效果在笔记中录入:分享笔记给好友,拿到外部链接地址点击分享的链接,再
安装apk安装APK(filePath)lua源码function安装APK(filePath)localintent=Intent(Intent.ACTION_VIEW);intent.addCategory("android.intent.category.DEFAULT");intent.addFlags(Intent.FLAG_ACTIVITY_NEW_TASK);localuri=nilif(Build.VERSION.SDK_INT>=24)then--24是Nuri=xFileProvider.getUriForFile(activity,activity.getPackageN
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需要将系统语言切换为英文,即可完成注册,后面使用可以用中文注册码:4C21U-2KK9Q-M8130-4V2QH-CF810
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摘要多步(尺度)预测通常包含一个复杂的输入组合——包括静态(即时不变)协变量、已知的未来输入,以及其他仅在过去观察到的外生时间序列——没有任何关于它们如何与目标相互作用的先验信息。几种深度学习方法已经被提出,但它们通常是“黑盒”模型,并不能阐明它们如何使用实际场景中出现的全部输入。在本文中,我们介绍了时间融合变压器(TFT)——一种新的基于注意的架构,它结合了高性能的多步预测和对时间动态的可解释的洞察力。为了学习不同尺度上的时间关系,TFT使用循环层进行局部处理,并使用可解释的自我注意层进行长期依赖。TFT利用专门的组件来选择相关的特性和一系列的门控层来抑制不必要的组件,从而在广泛的场景中实现