我正在遵循Electron 快速入门指南,它可以正常工作,没有任何错误,但输出与文档中的描述不同,document.write
输出中不会显示带有的版本。
这是我的输出:
Hello World!
We are using node , Chrome , and Electron .
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
我的预期输出将包括相应的版本号。
我检查了应用程序的 GitHub 页面,仍然相同,尝试了各种 StackOverflow 答案,但没有一个对我有用。
索引.html
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>Hello World!</title>
</head>
<body>
<h1>Hello World!</h1>
We are using node <script>document.write(process.versions.node) </script>,
Chrome <script>document.write(process.versions.chrome)</script>,
and Electron <script>document.write(process.versions.electron) </script>.
</body>
</html>
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
包.json
{
"name": "electronapp",
"version": "1.0.0",
"description": "",
"main": "main.js",
"scripts": {
"start": "electron ."
},
"author": "harsh",
"license": "ISC",
"devDependencies": {
"electron": "^5.0.2"
}
}
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
主文件
{ …
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 我正在学习在 python 中使用电子 js,我正在使用python-shell,所以我有以下简单的 python 脚本:
import sys, json
# simple JSON echo script
for line in sys.stdin:
print(json.dumps(json.loads(line)))
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
在我的 main.js 中:
let {PythonShell} = require('python-shell')
let pyshell = new PythonShell('/home/bassel/electron_app/pyapp/name.py', {mode : 'json'});
pyshell.send({name:"mark"})
pyshell.on('message', function (message) {
// received a message sent from the Python script (a simple "print" statement)
console.log("hi");
});
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
但是hi
没有打印出来,有什么问题?
我创建了一个全局快捷方式,用于Ctrl+Shift+I
打开一个分离的 DevTools 窗口。但是,当 DevTools 窗口最小化时,按下Ctrl+Shift+I
并没有任何作用。
我希望能够使用Ctrl+Shift+I
快捷方式恢复/取消最小化最小化的 DevTools 窗口。该.focus
方法通常适用于此类情况,但不适用于这种情况。我也尝试过对窗口使用“非停靠”模式。
我必须实现当前行为的代码是这样的:
if (focussedWindow.webContents.isDevToolsOpened()) {
if (focussedWindow.webContents.devToolsWebContents !== null) {
focussedWindow.webContents.devToolsWebContents.focus();
}
}
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
我还应该补充一点,如果 DevTools 窗口在其他窗口后面,它会重新聚焦,只是在最小化时不会。
我在 Windows 10 专业版上使用 Electron 9.3.0。
我正在研究分类问题(自动驾驶车辆的对象分类)。我使用 KITTI 的数据集,它提供 LiDAR 和相机数据,并希望使用这两个数据来执行任务。
\n3D LIDAR 数据被投影到 RGB 图像的坐标系上,从而生成稀疏 LiDAR 图像:
\n每个像素都使用深度进行编码(到点的距离:sqrt(X\xc2\xb2 + Y\xc2\xb2),缩放范围在 0 到 255 之间)。
\n为了让我的 CNN 获得更好的结果,我需要一张密集的 LiDAR 图像,有人知道如何使用 Python 来实现吗?
\n我想获得这样的东西
\n