7、探索界面样式与组件配置:打造多设备适配应用

探索界面样式与组件配置:打造多设备适配应用

1. 界面样式设计

在设计应用界面时,我们可以利用 Sencha Touch 的强大功能来定制样式。首先,我们可以通过修改图标样式来改变界面的视觉效果。将代码中的某一行替换为 iconCls: 'bolt' ,保存更改并重新加载页面,就能看到新的图标。别忘了在命令行使用 compass compile 重新编译 SASS 文件。

我们还可以添加自定义的遮罩文件。只需将透明的黑色图标 PNG 文件放在 /lib/resources/themes/images/default/pictos 文件夹中,然后在 SASS 文件中使用 pictos-iconmask 混合函数调用它们,并在 JS 文件中添加相应的 iconCls 配置选项。

1.1 变量的使用

每个组件都有可用的变量,用于控制特定的颜色、大小和外观选项。与混合函数不同,变量针对组件的单个设置。例如,按钮组件包含以下变量:
| 变量名 | 作用 |
| ---- | ---- |
| $button-gradient | 所有按钮的默认渐变 |
| $button-height | 所有按钮的默认高度 |
| $button-radius | 所有按钮的默认边框半径 |
| $button-stroke-weight | 所有按钮的默

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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