<volume stream="AUDIO_STREAM_RING" deviceCategory="DEVICE_CATEGORY_SPEAKER"> <point>1,-2970</point> <point>33,-2010</point> <point>66,-1020</point> <point>100,0</point> 说明

时间: 2023-10-27 19:07:17 浏览: 89
这段代码是一个XML格式的音量曲线定义,它控制了在设备扬声器上播放铃声时的音量曲线。其中,`stream="AUDIO_STREAM_RING"`表示该音量曲线是应用于铃声播放的声音流,`deviceCategory="DEVICE_CATEGORY_SPEAKER"`表示该音量曲线是应用于扬声器设备的。 该音量曲线由四个点组成,每个点都有两个值,分别表示音量调节的百分比和实际音量大小。例如,第一个点`<point>1,-2970</point>`表示当音量调节为1%时,实际音量大小为-2970。第二个点`<point>33,-2010</point>`表示当音量调节为33%时,实际音量大小为-2010。依此类推,第三个点和第四个点分别表示当音量调节为66%和100%时,实际音量大小分别为-1020和0。
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<volume stream="AUDIO_STREAM_RING" deviceCategory="DEVICE_CATEGORY_SPEAKER"> <point>1,-2970</point> <point>33,-2010</point> <point>66,-1020</point> <point>100,0</point> </volume>说明

这段代码是一个XML格式的音量曲线定义,它用于定义在设备扬声器上播放铃声的音量曲线。 其中,`stream="AUDIO_STREAM_RING"`表示该音量曲线是应用于铃声播放的声音流,`deviceCategory="DEVICE_CATEGORY_SPEAKER"`表示该音量曲线是应用于扬声器设备的。 该音量曲线由四个点组成,每个点都有两个值,分别表示音量调节的百分比和实际音量大小。例如,第一个点`<point>1,-2970</point>`表示当音量调节为1%时,实际音量大小为-2970。第二个点`<point>33,-2010</point>`表示当音量调节为33%时,实际音量大小为-2010。依此类推,第三个点和第四个点分别表示当音量调节为66%和100%时,实际音量大小分别为-1020和0。 该代码的作用是为设备定义一个在扬声器上播放铃声时使用的音量曲线,以便控制铃声的音量大小。在设备的铃声配置中,可以指定使用该音量曲线来控制铃声的音量大小。

react hooks使用mhtml-to-word怎么给页面HTML中的 <div className={"table-weekday"}> <div className={"big-header"}> <div className={"big-title-left"}>早高峰</div> <div className={"big-title-right"}>晚高峰</div> </div> <div className={"small-header"}> <div className={"morning-peak-ranking"}>排名</div> <div className={"morning-peak-station"}>车站</div> <div className={"morning-peak-inbound-volume"}>进站量/人</div> <div className={"morning-peak-corresponding-period-last-year"}> 上年同比 </div> <div className={"morning-peak-proportion-whole-day"}>全天占比</div> <div className={"evening-peak-ranking"}>排名</div> <div className={"evening-peak-station"}>车站</div> <div className={"evening-peak-inbound-volume"}>进站量/人</div> <div className={"evening-peak-corresponding-period-last-year"}> 上年同比 </div> <div className={"evening-peak-proportion-whole-day"}>全天占比</div> </div>设置成表格样式显示

你可以使用mhtml-to-word库将页面HTML转换成Word文档,并且设置表格样式来显示这些数据。以下是一个示例代码片段,可以帮助你实现该功能: ```jsx import mhtmlToWord from "mhtml-to-word"; const data = [ { morningPeakRanking: 1, morningPeakStation: "Station A", morningPeakInboundVolume: 100, morningPeakCorrespondingPeriodLastYear: "+10%", morningPeakProportionWholeDay: "50%", eveningPeakRanking: 2, eveningPeakStation: "Station B", eveningPeakInboundVolume: 80, eveningPeakCorrespondingPeriodLastYear: "+5%", eveningPeakProportionWholeDay: "40%", }, // more data... ]; function MyComponent() { const tableRows = data.map((row) => ( <tr> <td>{row.morningPeakRanking}</td> <td>{row.morningPeakStation}</td> <td>{row.morningPeakInboundVolume}</td> <td>{row.morningPeakCorrespondingPeriodLastYear}</td> <td>{row.morningPeakProportionWholeDay}</td> <td>{row.eveningPeakRanking}</td> <td>{row.eveningPeakStation}</td> <td>{row.eveningPeakInboundVolume}</td> <td>{row.eveningPeakCorrespondingPeriodLastYear}</td> <td>{row.eveningPeakProportionWholeDay}</td> </tr> )); const table = ( <table> <thead> <tr> <th colSpan={5}>早高峰</th> <th colSpan={5}>晚高峰</th> </tr> <tr> <th>排名</th> <th>车站</th> <th>进站量/人</th> <th>上年同比</th> <th>全天占比</th> <th>排名</th> <th>车站</th> <th>进站量/人</th> <th>上年同比</th> <th>全天占比</th> </tr> </thead> <tbody>{tableRows}</tbody> </table> ); const wordContent = ( <> <div className="table-weekday">{table}</div> </> ); const handleDownloadWord = async () => { const file = await mhtmlToWord(wordContent); saveAs(file, "myTable.docx"); }; return ( <div> {table} <button onClick={handleDownloadWord}>Download Word</button> </div> ); } ``` 在上面的代码中,我们首先将原始的数据数组转换为表格行数组。然后,我们使用JSX创建一个包含表格的React元素,并将其传递给mhtml-to-word的`mhtmlToWord`函数。最后,我们将生成的Word文档保存到本地文件系统中。

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帮我把下面一段C++代码改写成python代码:#include "Trade.h" #include "WPrice.h" #include <algorithm> double normalCDF(double x) // Phi(-∞, x) aka N(x) { return std::erfc(-x / std::sqrt(2)) / 2; //erfc()是互补误差函数,该返回值表示标准正态分布下var小于x的概率,即N(x) } CTrade::CTrade(double tick) : wp_bid(0.01), wp_ask(0.01), m_tick(tick), m_TimeRound(50) { newday(NULL); } CTrade::~CTrade() { } void CTrade::OnBook(const BTRec& btRec) { wp.setGamma(0.1); wp_bid = wp.getWP(&btRec.Bids); wp_ask = wp.getWP(&btRec.Asks); if (wp_mid > 0){ //wp_mid初始化为-1,仅遇到第一条BTRec记录时条件为false double wp_now = (wp_bid + wp_ask) / 2; //updated wp_mid int volume = btRec.volume; //volume between two orderbook records double ratio = normalCDF((wp_now - wp_mid) / (2 * m_tick)); //m_tick = tick = 0.2 double buyvolume = ratio*volume, sellvolume = (1 - ratio)*volume; m_TimeRound.update(buyvolume, sellvolume, btRec.rec_time.timestamp); //volume moving average if (mv_volume < 0) { mv_volume = volume; mv_buyvolume = buyvolume; } else{ mv_volume += 0.002*(volume - mv_volume); mv_buyvolume += 0.002*(buyvolume - mv_buyvolume); } // round trip volatility if (time_ini < 0 || btRec.rec_time.timestamp - time_ini >= time_scale){ if (time_ini>0){ double dp = wp_now - wp_ini; volatility += 0.05*(dp*dp - volatility); } time_scale = m_TimeRound.getTime() * 1000; //in milliseconds time_ini = btRec.rec_time.timestamp; wp_ini = wp_now; } } wp_mid = (wp_bid + wp_ask) / 2; } void CTrade::newday(const char* p) { wp_mid = -1; m_TimeRound.newday(p); volatility = 16 * m_tick*m_tick; time_slapse = -1, time_scale = -1, wp_ini = -1, time_ini = -1; mv_buyvolume = mv_volume = -1; }

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