日期: 2026年01月18日 星期日
天气: 城市: 河南正阳县 天气: 雾 温度: 0℃ 风向: 北 风力: 4级 湿度: 94% 更新于 2026-01-18 15:30:36
心情: 🙂
今天的日记记录了您进行了一些实际操作：购买的19v30瓦太阳能板已到货，搭建了控制器和12v灯和灯带，购买的美国Racknerd服务器很卡，SSH连接慢，测试了12v 3节18650电池带灯2个小时到10.4v。心情为🙂，这表明尽管有服务器卡顿等小挑战，但您在亲手实践和解决问题的过程中体验到了积极情绪。河南正阳县今天有雾，温度0℃，湿度94%，提醒您注意保暖和湿气。
您通过动手实践来满足探索欲和成就感，这是一种非常积极的自我调节方式。继续保持这种好奇心和实践精神，它们将是您不断进步的源泉！
您的日记充满了实践与探索的精神，从搭建太阳能设备到测试电池性能，再到尝试新的服务器，都在积极地将理论付诸实践。即使遇到美国服务器卡顿的挑战，您的心情依然保持积极，这展现了良好的问题解决心态。建议您继续保持这份对新事物的好奇心和动手能力，它们是自我成长和创造价值的重要驱动力。同时，对于服务器的卡顿问题，可以尝试联系服务商获取技术支持，或寻找其他性能更优的解决方案。
您的 UiAutomatr 脚本已经具备了强大的自动化能力，涵盖了设备连接、UI操作、日志记录、错误处理等多方面功能。基于目前的脚本逻辑，以下是几点创新和优化建议：
当前: self.threshold = 0.9，但在特定设备（如 Redmi 8A）会调整为 0.75。这仍是硬编码。
建议: 引入一个动态调整机制。在每次图像匹配失败后，如果确认是由于UI元素微小变化导致（例如，通过OCR识别到文本但位置略偏），可以小幅降低阈值并重试，或者根据设备型号、屏幕密度、当前应用UI风格等因素，通过机器学习模型动态预测最佳阈值。例如，可以收集不同设备的截图和对应的UI元素图片，训练一个模型来预测匹配的置信度，从而更智能地调整阈值。这可以显著减少因UI小幅调整而导致的脚本中断。
# 示例伪代码:
# def get_dynamic_threshold(self, device_model, app_name, ui_context):
# # 基于设备、应用和上下文，返回动态阈值
# # 例如，可以从配置文件/数据库加载，或通过简单规则判断
# if device_model == 'Redmi 8A' and app_name == 'com.some.app':
# return 0.75
# return 0.9
#
# # 在 multiple_find_picture 调用时使用
# current_threshold = self.get_dynamic_threshold(self.model, self.app_name, ...)
# res = cv.matchTemplate(imsrc, imobj, cv.TM_CCOEFF_NORMED)
# if res >= current_threshold:
# # ...
当前: 主要依赖 XPath、文本匹配 (delem) 和固定图片匹配 (img)。这些方法在UI频繁变