Mac電腦上如何打印出字體圖標

背景

我今天打開了一個之前開發的APP,看到項目中用到了字體圖標,發現有個“面條”圖標用錯了,想著修改一下吧。然后用輸入法打出”面條“,在輸入法的彈窗中就一直往下找,發現并沒有出現圖標。

想著打出”面條圖標“也沒有出來,打出”圖標面條“一樣沒出來。郁悶了,忘記上次是怎么敲出來的了。

解決

求助于豆包完美解決,這里記錄一下,防止下次再忘記了。

在 Mac上打出字體圖標(如 Font Awesome 等字體圖標),可以通過以下方法實現:
利用系統自帶的字符檢視器。這是最通用的方法,適用于大多數字體圖標:

按下 Control + Command + 空格 打開「字符檢視器」
在搜索框中輸入圖標相關關鍵詞(如 “西瓜”)
找到需要的圖標后,雙擊即可插入到文本中,如下圖

字體圖標的使用

        CategoryItem(title: '按年齡', icon: '', emoji: '👶'),CategoryItem(title: '按功效', icon: '', emoji: '💐'),CategoryItem(title: '按食材', icon: '', emoji: '🥕'),CategoryItem(title: '熱門推薦', icon: '', emoji: '🔥'),

效果如下

本文來自互聯網用戶投稿,該文觀點僅代表作者本人,不代表本站立場。本站僅提供信息存儲空間服務,不擁有所有權,不承擔相關法律責任。
如若轉載,請注明出處:http://www.pswp.cn/diannao/99079.shtml
繁體地址,請注明出處:http://hk.pswp.cn/diannao/99079.shtml
英文地址,請注明出處:http://en.pswp.cn/diannao/99079.shtml

如若內容造成侵權/違法違規/事實不符,請聯系多彩編程網進行投訴反饋email:809451989@qq.com,一經查實,立即刪除!

相關文章

當AI遇上數據庫:Text2Sql.Net如何讓“說人話查數據“成為現實

一句話概括:還在為寫復雜SQL而頭疼?Text2Sql.Net讓你用自然語言就能查數據庫,堪稱程序員的"數據庫翻譯官"! 🎯 引言:從"SQL地獄"到"自然語言天堂" 想象一下這樣的場景&…

整體設計 之 緒 思維導圖引擎 之 引 認知系統 之8 之 序 認知元架構 之4 統籌:范疇/分類/目錄/條目 之2 (豆包助手 之6)

問題Q68、我們現在僅僅分析了 認知演進 的 “進”的問題,通過層次結構 和 統籌 的同構約束 給出了 不同對象及其對應的操作和約束。 --這句話 你能完全理解嗎(這意味著 完整的程序細節設計)。 還沒有分析的還有 “演” 以及組合詞 “演進” -…

開始 ComfyUI 的 AI 繪圖之旅-Qwen-Image-Edit(十二)

文章標題一、Qwen-Image-Edit1.ComfyOrg Qwen-Image-Edit 直播回放2.Qwen-Image-Edit ComfyUI 原生工作流示例2.1 工作流文件2.2 模型下載3.3 按步驟完成工作流一、Qwen-Image-Edit Qwen-Image-Edit 是 Qwen-Image 的圖像編輯版本,基于20B模型進一步訓練&#xff0c…

機械制造專屬ERP:降本增效與數字轉型的關鍵

轉型升級壓力下,ERP系統是機械企業破局的得力助手。本文深入解析ERP的核心功能、選型要點與實施價值,助您精準選型,賦能智能制造,全面提升競爭力。在數字化浪潮席卷之下,機械制造企業正面臨提質、增效、降本的關鍵轉型…

npm / yarn / pnpm 包管理器對比與最佳實踐(含國內鏡像源配置與緩存優化)

這篇不是“誰更快”的玄學討論,而是把團隊能落地的做法一次說清:如何選型、如何統一版本、如何把鏡像與緩存配好、如何在 CI 和 Monorepo 下穩住“可重復構建”。 一、結論先說在前 單倉庫 / 以穩定為先:直接用 npm(配合 npm ci) 足夠,維護成本低,生態一等一,Node 16.1…

Python項目全面打包指南:從EXE到綠色軟件包

?? Python項目全面打包指南:從EXE到綠色軟件包 文章目錄 ?? Python項目全面打包指南:從EXE到綠色軟件包 1 打包基礎概念與工具選型 1.1 核心打包概念 1.2 工具對比與選型 2 項目環境準備與依賴管理 2.1 創建和管理虛擬環境 2.2 依賴管理最佳實踐 2.3 依賴導出與規范文件處…

JAVA:Spring Boot 集成 FFmpeg 實現多媒體處理

1、簡述 在現代 Web 應用中,音視頻處理需求越來越常見,例如:視頻轉碼、截圖、音頻提取、格式轉換等。FFmpeg 是一個功能極其強大的開源音視頻處理工具,可以幫助我們高效完成這些任務。本文將介紹如何在 Spring Boot 項目中集成 FFmpeg,并實現一些常見的應用場景。 2、為什…

推薦一款智能三防手機:IP68+天璣6300+PoC對講+夜視

在戶外探險、工業巡檢及應急通信等專業領域,傳統智能手機往往難以應對復雜苛刻的環境挑戰。智能三防手機憑借其堅固的機身、專業的防護能力及定制化功能,成為眾多行業用戶的可靠工具。本文將深入解析一款集IP68防護、天璣6300處理器、PoC公網對講及夜視等…

ego(4)---檢測B樣條軌跡的障礙物進入點與退出點

障礙物進出點檢測的作用在經過 B 樣條的控制點采樣后,接下來是繞障的環節,繞障使用的是 Astar ,但在使用 Astar 之前,需要進行障礙物進出點的檢測與標記。通俗點講,這部分的作用就是為 Astar 繞障礙做前置準備。檢測進…

在springboot中使用mock做controller層單元測試,請求示例包括GET(帶參數)、POST(帶請求頭)、下載文件、上傳文件等

以下是SpringBoot中使用MockMvc進行Controller層單元測試的完整示例,涵蓋GET帶參數、POST帶請求頭、文件下載和文件上傳等場景: GET請求測試(帶路徑參數) @Test void testGetWithPathParam() throws Exception {mockMvc.perform(MockMvcRequestBuilders.

領碼SPARK融合平臺 · TS × Java 雙向契約:構建穩定可演進的全棧系統——落地篇|配置即契約,守衛即護欄

系列總引 本系列致力于構建可復制、可演進的低代碼平臺類型治理閉環,從原理到落地、AI 驅動到性能治理。落地篇聚焦工程實踐,通過“契約單源 → 自動生成 → 前后端守衛協同 → CI/CD 管控”的完整流水線,將原理篇的類型方法論落到生產環境中…

Gradio全解11——Streaming:流式傳輸的視頻應用(8)——Gemini Live API:實時音視頻連接

Gradio全解11——Streaming:流式傳輸的視頻應用(8)——Gemini Live API:實時音視頻連接11.8 Gemini Live API:實時音視頻連接11.8.1 Live API——入門1. Live API技術與功能介紹2. 選擇音頻生成架構和實施方案3. 異步發…

事務學習總結

目錄 事務四大特性 事務四種隔離級別 事務七種傳播行為 事務四大特性 原子性Atomicity 要么同時成功,要么同時失敗。事務一旦發生失敗就會回滾到原來最初的樣子,仿佛沒有發生過一樣 一致性Consistency 事務處理前后,數據完整性要保持一…

JavaWeb--day4--WebHttp協議Tomcat

(以下內容全部來自上述課程及課件) 這里maven我學過了,可見:Maven項目管理–基礎篇,所以跳過 SpringBootWeb 1. 需求 需求:基于SpringBoot的方式開發一個web應用,瀏覽器發起請求/hello后&…

網絡相關知識整理

負載均衡負載均衡(Load Balancing)是一種分布式系統技術,核心作用是將網絡流量、計算任務或數據請求均勻分配到多個服務器(或資源節點),避免單個節點因負載過高而性能下降或崩潰,從而提升系統的…

C++(繼承和多態)

目錄 訪問權限: 繼承: 示例: 構造和析構順序: 多態: 示例: 非虛函數重寫: 虛函數: 示例: 純虛函數: 繼承是C中面向對象編程的核心特性之一&#xf…

07_Softmax回歸、損失函數、分類

1. Softmax回歸 ① Softmax回歸雖然它的名字是回歸,其實它是一個分類問題。2. 回歸VS分類3. Kaggle分類問題4. 回歸到分類5. 交叉熵損失6. 總結7. 損失函數 ① 三個常用的損失函數 L2 loss、L1 loss、Huber’s Robust loss。8. L2 Loss ① 藍色曲線為當y0時&#xf…

UFO2:微軟推出的新一代桌面 Agent 操作系統,深度整合 Windows 與智能自動化

本文轉載自:https://www.hello123.com/ufo ** 一、微軟 UFO:Windows 桌面智能體操作系統的革新與實戰解析 💻 微軟 UFO(Unified Functional Optimization Operating System)是微軟在 2025 年對其開源智能體系統 Agen…

C語言入門指南:字符函數和字符串函數

目錄 前言: 一. 字符分類函數:精準識別字符的“身份” 1.1 ???????核心函數 1.2 經典應用示例: 二、 字符轉換函數:優雅地改變字符形態 三、strlen:計算長度的基石與無符號陷阱 3.1 關鍵特性 3.2 致命陷…

閃電科創-交通信號燈仿真SUMO

閃電科創計算機人工智sci/ei會議/ccf/核心,擅長機器學習,深度學習,神經網絡,語義分割等計算機視覺,精通大小論文潤色修改,代碼復現,創新點改進等等