《LabVIEW事件与UIActor指示器的深度解析》 LabVIEW(Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench)是一款由美国国家仪器公司(NI)开发的图形化编程环境,专为设计、测试、测量和控制应用而生。在LabVIEW中,事件驱动编程是一种常见的编程模式,而“events_for_ui_actor_indicators”则是这种模式的一个具体应用。2019-labview-events_for_ui_actor_indicators-1.0.0.6是一个特定版本的LabVIEW组件库,用于增强用户界面(UI)中演员(Actor)指示器的功能,提供更灵活的事件处理能力。 UIActor指示器是LabVIEW中的一种特殊类型控件,它们能够动态地响应用户的交互操作或系统事件。这个库的1.0.0.6版本可能包含了对这些指示器的优化和增强,使得开发者能更好地利用事件来控制程序的执行流程。例如,当用户点击一个按钮时,可以触发相应的事件,使程序执行相应的操作,如更新数据显示、启动新的实验过程等。 在LabVIEW中,事件处理通常涉及到以下几个核心概念: 1. **事件结构**:这是LabVIEW中处理事件的基础,它会检查并响应各种不同类型的事件,如鼠标点击、键盘输入等。通过事件结构,程序员可以编写代码来处理特定事件的发生。 2. **事件源**:在UIActor指示器中,事件源可以是任何能够引发事件的对象,如前面板上的按钮、指示灯、图表等。当这些对象的状态发生变化时,它们会产生事件。 3. **事件数据**:伴随事件一起传递的信息,可以是触发事件的条件、参数等。在处理事件时,这些数据可以帮助程序做出适当的响应。 4. **事件处理函数**:针对特定事件的回调函数,当事件发生时,LabVIEW会调用这些函数执行相应的处理逻辑。 5. **事件队列**:LabVIEW内部维护了一个事件队列,用来存储待处理的事件。事件的处理顺序由队列中的顺序决定,确保了程序的执行顺序。 “events_for_ui_actor_indicators-1.0.0.6.vip”文件是一个LabVIEW虚拟仪器包(VI Package),它封装了特定的函数、子VI和资源,以便于开发者导入和使用。安装这个包后,可以在项目中直接调用相关的组件和功能,简化UIActor指示器的事件处理工作。 2019-labview-events_for_ui_actor_indicators-1.0.0.6提供了更加高效和便捷的手段来管理UIActor指示器的事件,使得开发者能够创建出更互动、响应更快的LabVIEW应用程序。通过对这个库的理解和运用,用户可以进一步提升其LabVIEW编程的效率和质量。
2024-07-23 11:41:35 305KB labview
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麒麟系统进程 mate-indicators 补丁包,用于解决mate-indicators 进程占用异常的问题,x86架构与arm架构都有
2022-10-07 21:00:39 732KB Linux kylin
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交易日志指标 我和其他人在不和谐频道中共享的指标的代码存储库。 此回购仅是由于使用的出色工作而实现的。 用法 找到一个指标,复制代码,取消对C1 / C2 / C3区域的注释,并在您的策略中使用它。 如何在这里添加指标 克隆仓库并发送请求请求。 如果您不知道我在说什么,请与您要寻找的指示器产生问题,或者与我(@romulodl)发生纠纷。 在其中一项指标中发现错误 请提出问题或与我联系(@romulodl)。
2022-03-27 21:56:20 31KB
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资源来自pypi官网。 资源全名:rolling_technical_indicators-0.0.6.tar.gz
2022-01-16 14:06:30 2KB Python库
库存指标 是一个生成技术指标的.NET库。 发送历史价格报价,并获取所需指标,例如移动平均线,相对强度指数,随机震荡指标,抛物线转向指标等。 它可以在任何使用标准OHLCV报价的股票,商品,外汇,加密货币等市场分析软件中使用。 最初创建此社区库时,我们会考虑私有交易算法,机器学习和制图系统。 探索更多信息: (股票图) 样品 用法示例 using Skender . Stock . Indicators ; [..] // prerequisite: get quote history from your own source // example: get 20-period sim
2021-12-29 12:59:22 13.28MB package nuget forex cryptocurrency
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技术指标 技术指标存储库提供了用于对开/高/低/收盘(OHLC)股票价格数据进行技术分析的工具。 techindicators.py代码包含Python 3.6函数,该函数使用Numpy库计算各种技术指标(移动平均线,RSI,MACD,CCI等)。 关联的Jupyter笔记本演示了techindicators.py中包含的所有功能的使用。 Jupyter笔记本中显示的图是使用Matplotlib和mpl_finance模块创建的。 为什么要创建另一个技术分析工具? 已经有许多工具可用于使用Python进行技术分析。 其中大多数涉及将数据分析库和/或Python包装器用于技术分析库 。 那么,
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世界银行的《世界发展指标》包含了来自全球数百个国家的一千多项年度经济发展指标。 Country.csv CountryNotes.csv Footnotes.csv hashes.txt Indicators.csv Series.csv SeriesNotes.csv World Development Indicators_datasets.txt
2021-12-20 10:28:42 115.14MB 数据集
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此数据集包含来自 196 个国家/地区的数据。它有4年的数据。包括决定该国普遍存在的社会状况的各种特征。 该数据集具有预期寿命、各国政府卫生和教育支出、私营部门在保健和教育方面的支出等特点。人均国内生产总值的比重等等。 health Indicators WDI.xlsx
2021-11-29 13:48:54 27KB 数据集
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世界银行的主要发展指标集合来自官方认可的国际资源。它提供了最新,最准确的全球发展数据,包括国家,地区和全球的估算。 WDIrevisions.xls WDIData_T.csv
2021-10-08 19:20:16 165.31MB 数据集
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该数据集包含来自200多个国家的有关自杀和精神卫生基础设施的数据。它是通过从WHO提取最新数据并将其合并为一个数据集而创建的。 suicide_dataset.csv
2021-05-27 20:22:12 23KB 数据集
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