实现按键状态机与组合按键识别技术

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资源摘要信息:"ATOM_TEST3_3Line_Key_New_atom_按键_" 知识点概述: 标题中提到的"ATOM_TEST3_3Line_Key_New_atom_按键_"指的是一套按键状态机的实现案例,其核心功能在于处理与识别按键事件。从标题中可以解读出几个关键点:按键状态机、组合按键识别以及长短键识别。状态机是一种计算模型,它通过使用有限状态以及在这些状态之间的转移和动作来模拟出一系列复杂的操作。在此案例中,状态机被用来管理按键输入事件。 按键状态机: 按键状态机是处理键盘输入的一种机制,其核心在于对按键操作的监测,从按键按下到释放这一周期内,通过预设的状态转移逻辑来执行相应的动作。在设计按键状态机时,开发者需要定义一系列的状态(如:等待按键、按键按下、按键持续按下、按键释放等),以及不同状态之间转移的条件。状态机在游戏开发、嵌入式系统以及任何需要对用户输入做出响应的场景中都有广泛的应用。 组合按键识别: 组合按键指的是同时或在短时间内先后按下的多个按键。在复杂的用户交互中,用户可能会同时按下“Ctrl+C”来复制文本,或按住“Shift”键再选中文本。为了在程序中准确识别并响应这些组合按键的操作,开发者需要编写额外的逻辑来检测多个按键的组合是否符合预设的模式。组合按键识别是提升用户交互体验的关键一环,尤其在游戏、办公软件等领域。 长短键识别: 长短键识别是指对用户按键操作的时间长短进行识别,即用户按键的时间长度。在很多应用中,按键的长按和短按操作可能触发不同的功能,例如短按为选择菜单项,长按为进入该菜单项的设置页面。长短键识别通常需要依赖定时器和中断来实现,定时器记录按键按下的时间长度,一旦达到预设的阈值,状态机就会从短按状态转移到长按状态,并执行相应的功能。 标签信息: 在给定的信息中,标签为"atom 按键",这表明该案例与Atom编辑器或者某种基于Atom框架的软件有关,也可能表示使用了与Atom相关的技术或库。Atom编辑器是一个针对程序员的文本和代码编辑器,它支持通过插件的形式扩展其功能,因此可以假设该按键状态机的实现可能用于Atom编辑器的某个插件,或是其他采用了类似名称的软件组件。 文件名称列表: 资源名称"ATOM_TEST3_3Line_Key_New"暗示了这是一个与按键相关的测试案例或工具,可能是用于开发过程中测试按键状态机逻辑的工具或代码库。文件名中的"3Line"可能表明测试案例或工具设计用于处理最多三行的按键输入,或是该案例仅关注三种不同类型的按键操作(如:单个按键、双按键组合、长按单键)。"New"可能意味着这是新版本的测试案例或工具,其功能可能有所升级或更新。 总结: 标题、描述、标签和文件名称列表共同勾画出了一个按键状态机的实现蓝图,特别强调了组合按键和长短键的识别逻辑。该案例很可能在软件开发中用作测试或实际应用,其中涉及到了状态机、定时器、中断以及输入处理等编程概念。无论是对于初学者还是有经验的开发者,理解并实现一个高效、准确的按键状态机都是软件开发中的一项重要技能。

修改代码,错误如下:File "structure_analysis4.py", line 33, in <module> indices1, indices2, distances = neighbor_list('ijD', pos1, cutoff, self_interaction=False, bothways=True) TypeError: neighbor_list() got an unexpected keyword argument 'bothways'。。from ase import io from ase.build import sort from ase.visualize import view from ase.neighborlist import neighbor_list import numpy as np from ase import Atoms # 加载两个POSCAR文件 pos1 = io.read('POSCAR1') pos2 = io.read('POSCAR2') # 指定原子种类 atom_type = 'C' # 获得第一个POSCAR中指定原子的位置列表 #indices1 = [i for i, atom in enumerate(pos1) if atom.symbol == atom_type] #positions1 = sort(pos1.get_positions()[indices1]) indices1 = [i for i, atom in enumerate(pos1) if atom.symbol == atom_type] positions1 = pos1.get_positions()[indices1] atoms1 = Atoms(symbols=[atom_type]*len(positions1), positions=positions1) sorted_atoms1 = sort(atoms1) # 获得第二个POSCAR中指定原子的位置列表 #indices2 = [i for i, atom in enumerate(pos2) if atom.symbol == atom_type] #positions2 = sort(pos2.get_positions()[indices2]) indices2 = [i for i, atom in enumerate(pos2) if atom.symbol == atom_type] positions2 = pos2.get_positions()[indices2] atoms2 = Atoms(symbols=[atom_type]*len(positions2), positions=positions2) sorted_atoms2 = sort(atoms2) # 计算两个位置列表之间的距离矩阵 cutoff = 5.0 # 距离截断半径 indices1, indices2, distances = neighbor_list('ijD', pos1, cutoff, self_interaction=False, bothways=True) dist_matrix1 = np.zeros((len(positions1), len(positions1))) for i, j, d in zip(indices1, indices2, distances): if i in indices1 and j in indices1: dist_matrix1[indices1.index(i), indices1.index(j)] = d indices1, indices2, distances = neighbor_list('ijD', pos2, cutoff, self_interaction=False, bothways=True) dist_matrix2 = np.zeros((len(positions2), len(positions2))) for i, j, d in zip(indices1, indices2, distances): if i in indices2 and j in indices2: dist_matrix2[indices2.index(i), indices2.index(j)] = d # 计算两个距离矩阵之间的相似性 similarity = 1.0 - np.abs(dist_matrix1 - dist_matrix2).sum() / dist_matrix1.size print('Structure similarity: ', similarity)

2023-06-05 上传