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触摸屏的工作原理  为了操作上的方便,人们用触摸屏来代替鼠标或键盘。工作时,我们必须首先用手指或其它物体触摸安装在显示器前端的触摸屏,然后系统根据手指触摸的图标或菜单位置来定位选择信息输入。触摸屏(触摸屏的工作原理)由触摸检测部件和触摸屏控制器组成;触摸检测部件安装在显示器屏幕前面,用于检测用户触摸位置,接受后送触摸屏控制器;而触摸屏控制器的主要作用是从触摸点检测装置上接收触摸信息,并将它转换成触点坐标,再送给CPU,它同时能接收CPU发来的命令并加以执行。   按照触摸屏的工作原理和传输信息的介质,我们把触摸屏分为四种,它们分别为电阻式、电容感应式、红外线式以及表面声波式。每一类触摸屏都有其各自的优缺点,要了解那种触摸屏适用于那种场合,关键就在于要懂得每一类触摸屏技术的工作原理和特点。 五线电阻触摸屏的工作原理   在触摸屏的四个端点RT,RB,LT,LB四个顶点,均加入一个均匀电场,使其下层(氧化铟)ITO GLASS上布满一个均匀电压,上层为收接讯号装置,当笔或手指按压外表上任一点时,在手指按压处, 控制器侦测到电阻产生变化,进而改变坐标。   由于靠压力感应,所以对于触控媒介没有限制手、铅笔,信用卡等,即使戴上手套亦可操作。   触摸屏技术都是依靠控制器来工作的,甚至有的触摸屏本身就是一套控制器,各自的定位原理和各自所用的控制器决定了触摸屏的反应速度、可靠性、稳定性和寿命。   触摸屏的种类 红外线式触摸屏   红外线触摸屏原理很简单,只是在显示器上加上光点距架框,无需在屏幕表面加上涂层或接驳控制器。光点距架框的四边排列了红外线发射管及接收管,在屏幕表面形成一个红外线网。用户以手指触摸屏幕某一点,便会挡住经过该位置的横竖两条红外线, 计算机便可即时算出触摸点位置。红外触摸屏不受电流、电压和静电干扰,适宜某些恶劣的环境条件。其主要优点是价格低廉、安装方便、不需要卡或其它任何控制器,可以用在各档次的计算机上。不过,由于只是在普通屏幕增加了框架,在使用过程中架框四周的红外线发射管及接收管很容易损坏,且分辨率较低。 电容式触摸屏   电容式触摸屏的构造主要是在玻璃屏幕上镀一层透明的薄膜体层,再在导体层外加上一块保护玻璃,双玻璃设计能彻底保护导体层及感应器。   电容式触摸屏在触摸屏四边均镀上狭长的电极,在导电体内形成一个低电压交流电场。用户触摸屏幕时,由于人体电场,手指与导体 层间会形成一个耦合电容,四边电极发出的电流会流向触点,而电流强弱与手指到电极的距离成正比,位于触摸屏幕后的控制器便会计算电流的比例及强弱,准确算出触摸点的位置。电容触摸屏的双玻璃不但能保护导体及感应器,更有效地防止外在环境因素对触摸屏造成影响,就算屏幕沾有污秽、尘埃或油渍,电容式触摸屏依然能准确算出触摸位置。 电阻技术触摸屏   触摸屏的屏体部分是一块与显示器表面非常配合的多层复合薄膜,由一层玻璃或有机玻璃作为基层,表面涂有一层透明的导电层(OTI,氧化铟),上面再盖有一层外表面硬化处理、光滑防刮的塑料层,它的内表面也涂有一层OTI,在两层导电层之间有许多细小(小于千分之一英寸)的透明隔离点把它们隔开绝缘。当手指接触屏幕,两层OTI导电层出现一个接触点,因其中一面导电层接通Y轴方向的5V均匀电压场,使得侦测层的电压由零变为非零,控制器侦测到这个接通后,进行A/D转换,并将得到的电压值与5V相比,即可得触摸点的Y轴坐标,同理得出X轴的坐标,这就是电阻技术触摸屏共同的最基本原理。电阻屏根据引出线数多少,分为四线、五线等多线电阻触摸屏。五线电阻触摸屏的A面是导电玻璃而不是导电涂覆层,导电玻璃的工艺使其的寿命得到极大的提高,并且可以提高透光率。   电阻式触摸屏的OTI涂层比较薄且容易脆断,涂得太厚又会降低透光且形成内反射降低清晰度,OTI外虽多加了一层薄塑料保护层,但依然容易被锐利物件所破坏;且由于经常被触动,表层OTI使用一定时间后会出现细小裂纹,甚至变型,如其中一点的外层OTI受破坏而断裂,便失去作为导电体的作用,触摸屏的寿命并不长久。但电阻式触摸屏不受尘埃、水、污物影响。 表面声波触摸屏   表面声波触摸屏的触摸屏部分可以是一块平面、球面或是柱面的玻璃平板,安装在CRT、LED、LCD或是等离子显示器屏幕的前面。这块玻璃平板只是一块纯粹的强化玻璃,区别于其它触摸屏技术是没有任何贴膜和覆盖层。玻璃屏的左上角和右下角各固定了竖直和水平方向的超声波发射换能器,右上角则固定了两个相应的超声波接收换能器。玻璃屏的四个周边则刻有45°角由疏到密间隔非常精密的反射条纹。   发射换能器把控制器通过触摸屏电缆送来的电信号转化为声波能量向左方表面传递,然后由玻璃板下边的一组精密反射条纹把声波能量反射成向上的均匀面传递,声波能量经过屏体表面,再由上边的反射条纹聚成向右的线传播给X-轴的接收换能器,接收换能器将返回的表面声波能量变为电信号。发射信号与接收信号波形在没有触摸的时候,接收信号的波形与参照波形完全一样。当手指或其它能够吸收或阻挡声波能量的物体触摸屏幕时,X轴途经手指部位向上走的声波能量被部分吸收,反应在接收波形上即某一时刻位置上波形有一个衰减缺口。接收波形对应手指挡住部位信号衰减了一个缺口,计算缺口位置即得触摸坐标,控制器分析到接收信号的衰减并由缺口的位置判定X坐标。之后Y轴同样的过程判定出触摸点的Y坐标。除了一般触摸屏都能响应的X、Y坐标外,表面声波触摸屏还响应第三轴Z轴坐标,也就是能感知用户触摸压力大小值。三轴一旦确定,控制器就把它们传给主机。   表面声波触摸屏不受温度、湿度等环境因素影响,分辨率极高,有极好的防刮性,寿命长(5000万次无故障);透光率高(92%),能保持清晰透亮的图像质量;没有漂移,最适合公共场所使用。但表面感应系统的感应转换器在长时间运作下,会因声能所产生的压力而受到损坏。一般羊毛或皮革手套都会接收部分声波,对感应的准确度也受一定的影响。屏幕表面或接触屏幕的手指如沾有水渍、油渍、污物或尘埃,也会影响其性能,甚至令系统停止运作。 检测与定位  触摸屏是由多层的复合薄膜构成,透明性能的好坏直接影响到触摸屏的视觉效果。衡量触摸屏透明性能不仅要从它的视觉效果来衡量,还应该包括透明度、色彩失真度、反光性和清晰度这四个特性。   绝对坐标系统。我们传统的鼠标是一种相对定位系统,只和前一次鼠标的位置坐标有关。而触摸屏则是一种绝对坐标系统,要选哪就直接点哪,与相对定位系统有着本质的区别。绝对坐标系统的特点是每一次定位坐标与上一次定位坐标没有关系,每次触摸的数据通过校准转为屏幕上的坐标,不管在什么情况下,触摸屏这套坐标在同一点的输出数据是稳定的。不过由于技术原理的原因,并不能保证同一点触摸每一次采样数据相同的,不能保证绝对坐标定位,点不准,这就是触摸屏最怕的问题:漂移。对于性能质量好的触摸屏来说,漂移的情况出现的并不是很严重。 透明性能  Magic Touch五线电阻触摸屏的A面是导电玻璃而不是导电涂层,导电玻璃的工艺使其寿命得到极大的提高,并且可以提高透光率。   各种触摸屏技术都是依靠传感器来工作的,甚至有的触摸屏本身就是一套传感器。各自的定位原理和各自所用的传感器决定了触摸屏的反应速度、可靠性、稳定性和寿命。

寒凝雪 2019-12-02 01:16:44 0 浏览量 回答数 0

问题

SSH面试题

琴瑟 2019-12-01 21:46:22 3489 浏览量 回答数 0

回答

1.什么是爬虫 爬虫,即网络爬虫,大家可以理解为在网络上爬行的一直蜘蛛,互联网就比作一张大网,而爬虫便是在这张网上爬来爬去的蜘蛛咯,如果它遇到资源,那么它就会抓取下来。想抓取什么?这个由你来控制它咯。 比如它在抓取一个网页,在这个网中他发现了一条道路,其实就是指向网页的超链接,那么它就可以爬到另一张网上来获取数据。这样,整个连在一起的大网对这之蜘蛛来说触手可及,分分钟爬下来不是事儿。 2.浏览网页的过程 在用户浏览网页的过程中,我们可能会看到许多好看的图片,比如 http://image.baidu.com/ ,我们会看到几张的图片以及百度搜索框,这个过程其实就是用户输入网址之后,经过DNS服务器,找到服务器主机,向服务器发出一个请求,服务器经过解析之后,发送给用户的浏览器 HTML、JS、CSS 等文件,浏览器解析出来,用户便可以看到形形色色的图片了。 因此,用户看到的网页实质是由 HTML 代码构成的,爬虫爬来的便是这些内容,通过分析和过滤这些 HTML 代码,实现对图片、文字等资源的获取。 3.URL的含义 URL,即统一资源定位符,也就是我们说的网址,统一资源定位符是对可以从互联网上得到的资源的位置和访问方法的一种简洁的表示,是互联网上标准资源的地址。互联网上的每个文件都有一个唯一的URL,它包含的信息指出文件的位置以及浏览器应该怎么处理它。 URL的格式由三部分组成:①第一部分是协议(或称为服务方式)。②第二部分是存有该资源的主机IP地址(有时也包括端口号)。③第三部分是主机资源的具体地址,如目录和文件名等。爬虫爬取数据时必须要有一个目标的URL才可以获取数据,因此,它是爬虫获取数据的基本依据,准确理解它的含义对爬虫学习有很大帮助。 环境的配置 学习Python,当然少不了环境的配置,最初我用的是Notepad++,不过发现它的提示功能实在是太弱了,于是,在Windows下我用了 PyCharm,在Linux下我用了Eclipse for Python,另外还有几款比较优秀的IDE,大家可以参考这篇文章 学习Python推荐的IDE 。好的开发工具是前进的推进器,希望大家可以找到适合自己的IDE 作者:谢科链接:https://www.zhihu.com/question/20899988/answer/24923424来源:知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 “入门”是良好的动机,但是可能作用缓慢。如果你手里或者脑子里有一个项目,那么实践起来你会被目标驱动,而不会像学习模块一样慢慢学习。另外如果说知识体系里的每一个知识点是图里的点,依赖关系是边的话,那么这个图一定不是一个有向无环图。因为学习A的经验可以帮助你学习B。因此,你不需要学习怎么样“入门”,因为这样的“入门”点根本不存在!你需要学习的是怎么样做一个比较大的东西,在这个过程中,你会很快地学会需要学会的东西的。当然,你可以争论说需要先懂python,不然怎么学会python做爬虫呢?但是事实上,你完全可以在做这个爬虫的过程中学习python :D看到前面很多答案都讲的“术”——用什么软件怎么爬,那我就讲讲“道”和“术”吧——爬虫怎么工作以及怎么在python实现。先长话短说summarize一下:你需要学习基本的爬虫工作原理基本的http抓取工具,scrapyBloom Filter: Bloom Filters by Example如果需要大规模网页抓取,你需要学习分布式爬虫的概念。其实没那么玄乎,你只要学会怎样维护一个所有集群机器能够有效分享的分布式队列就好。最简单的实现是python-rq: https://github.com/nvie/rqrq和Scrapy的结合:darkrho/scrapy-redis · GitHub后续处理,网页析取(grangier/python-goose · GitHub),存储(Mongodb)以下是短话长说:说说当初写的一个集群爬下整个豆瓣的经验吧。1)首先你要明白爬虫怎样工作。想象你是一只蜘蛛,现在你被放到了互联“网”上。那么,你需要把所有的网页都看一遍。怎么办呢?没问题呀,你就随便从某个地方开始,比如说人民日报的首页,这个叫initial pages,用$表示吧。在人民日报的首页,你看到那个页面引向的各种链接。于是你很开心地从爬到了“国内新闻”那个页面。太好了,这样你就已经爬完了俩页面(首页和国内新闻)!暂且不用管爬下来的页面怎么处理的,你就想象你把这个页面完完整整抄成了个html放到了你身上。突然你发现, 在国内新闻这个页面上,有一个链接链回“首页”。作为一只聪明的蜘蛛,你肯定知道你不用爬回去的吧,因为你已经看过了啊。所以,你需要用你的脑子,存下你已经看过的页面地址。这样,每次看到一个可能需要爬的新链接,你就先查查你脑子里是不是已经去过这个页面地址。如果去过,那就别去了。好的,理论上如果所有的页面可以从initial page达到的话,那么可以证明你一定可以爬完所有的网页。那么在python里怎么实现呢?很简单import Queue initial_page = "http://www.renminribao.com" url_queue = Queue.Queue()seen = set() seen.insert(initial_page)url_queue.put(initial_page) while(True): #一直进行直到海枯石烂 if url_queue.size()>0: current_url = url_queue.get() #拿出队例中第一个的url store(current_url) #把这个url代表的网页存储好 for next_url in extract_urls(current_url): #提取把这个url里链向的url if next_url not in seen: seen.put(next_url) url_queue.put(next_url) else: break 写得已经很伪代码了。所有的爬虫的backbone都在这里,下面分析一下为什么爬虫事实上是个非常复杂的东西——搜索引擎公司通常有一整个团队来维护和开发。2)效率如果你直接加工一下上面的代码直接运行的话,你需要一整年才能爬下整个豆瓣的内容。更别说Google这样的搜索引擎需要爬下全网的内容了。问题出在哪呢?需要爬的网页实在太多太多了,而上面的代码太慢太慢了。设想全网有N个网站,那么分析一下判重的复杂度就是N*log(N),因为所有网页要遍历一次,而每次判重用set的话需要log(N)的复杂度。OK,OK,我知道python的set实现是hash——不过这样还是太慢了,至少内存使用效率不高。通常的判重做法是怎样呢?Bloom Filter. 简单讲它仍然是一种hash的方法,但是它的特点是,它可以使用固定的内存(不随url的数量而增长)以O(1)的效率判定url是否已经在set中。可惜天下没有白吃的午餐,它的唯一问题在于,如果这个url不在set中,BF可以100%确定这个url没有看过。但是如果这个url在set中,它会告诉你:这个url应该已经出现过,不过我有2%的不确定性。注意这里的不确定性在你分配的内存足够大的时候,可以变得很小很少。一个简单的教程:Bloom Filters by Example注意到这个特点,url如果被看过,那么可能以小概率重复看一看(没关系,多看看不会累死)。但是如果没被看过,一定会被看一下(这个很重要,不然我们就要漏掉一些网页了!)。 [IMPORTANT: 此段有问题,请暂时略过]好,现在已经接近处理判重最快的方法了。另外一个瓶颈——你只有一台机器。不管你的带宽有多大,只要你的机器下载网页的速度是瓶颈的话,那么你只有加快这个速度。用一台机子不够的话——用很多台吧!当然,我们假设每台机子都已经进了最大的效率——使用多线程(python的话,多进程吧)。3)集群化抓取爬取豆瓣的时候,我总共用了100多台机器昼夜不停地运行了一个月。想象如果只用一台机子你就得运行100个月了...那么,假设你现在有100台机器可以用,怎么用python实现一个分布式的爬取算法呢?我们把这100台中的99台运算能力较小的机器叫作slave,另外一台较大的机器叫作master,那么回顾上面代码中的url_queue,如果我们能把这个queue放到这台master机器上,所有的slave都可以通过网络跟master联通,每当一个slave完成下载一个网页,就向master请求一个新的网页来抓取。而每次slave新抓到一个网页,就把这个网页上所有的链接送到master的queue里去。同样,bloom filter也放到master上,但是现在master只发送确定没有被访问过的url给slave。Bloom Filter放到master的内存里,而被访问过的url放到运行在master上的Redis里,这样保证所有操作都是O(1)。(至少平摊是O(1),Redis的访问效率见:LINSERT – Redis)考虑如何用python实现:在各台slave上装好scrapy,那么各台机子就变成了一台有抓取能力的slave,在master上装好Redis和rq用作分布式队列。代码于是写成#slave.py current_url = request_from_master()to_send = []for next_url in extract_urls(current_url): to_send.append(next_url) store(current_url);send_to_master(to_send) master.py distributed_queue = DistributedQueue()bf = BloomFilter() initial_pages = "www.renmingribao.com" while(True): if request == 'GET': if distributed_queue.size()>0: send(distributed_queue.get()) else: break elif request == 'POST': bf.put(request.url) 好的,其实你能想到,有人已经给你写好了你需要的:darkrho/scrapy-redis · GitHub4)展望及后处理虽然上面用很多“简单”,但是真正要实现一个商业规模可用的爬虫并不是一件容易的事。上面的代码用来爬一个整体的网站几乎没有太大的问题。但是如果附加上你需要这些后续处理,比如有效地存储(数据库应该怎样安排)有效地判重(这里指网页判重,咱可不想把人民日报和抄袭它的大民日报都爬一遍)有效地信息抽取(比如怎么样抽取出网页上所有的地址抽取出来,“朝阳区奋进路中华道”),搜索引擎通常不需要存储所有的信息,比如图片我存来干嘛...及时更新(预测这个网页多久会更新一次)

xuning715 2019-12-02 01:10:40 0 浏览量 回答数 0

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