8.3 作为简单容器使用的视图组 8.3.1．单选按钮组 单选按钮组（RadioButton）是一组逻辑上相关的按钮，它们之中只能有一个被选中，单选按钮通常单选按钮被设计成圆形的外观。 使用 RadioGroup 组成一个单选列表，需要将 RadioButton 放置在一个 RadioGroup 中。 的句柄，在其中用循环的方式增加了若干组（2-64）文本框和按钮，这样就形成了一个在界面上的长列表。 本例子的第一组文本框和按钮是在布局文件中指定的，其他是在代码中指定的。 Android 应用虽然支持滚动视图，但是在手机上，一般的界面并不一定适合使用这种的方式，在大多数情况下还是应该协调屏幕的尺寸和元素，保证一个屏幕可以完全显示内容。
此时的函数体代码中还有两个值得注意的地方： （1）因为视图View是基本的视图类型，并不存在文本属性，所以需要把这个视图对象的变量类型转换为按钮Button，然后才能得到按钮对象的文本，Kotlin中的类型转换通过关键字 也就是true和false,在学习复选框的用法之前，先了解一下复合按钮CompoundButton的概念，在Android体系中，CompoundButton是抽象的复合按钮，因为是抽象类，所以不能直接使用 在Java中，复合按钮CompoundButton的勾选状态有两个，setChecked和isChecked，前者用于设置是否勾选，后者用于判断是否勾选，但在Kotlin中这两个方法被统一成了isChecked 1.7 文本编辑框EditText 文件编辑框通俗的说就是输入框，在实际的开发中应用广泛，基本每一个APP都会有，常见的在一些登录、注册、个人信息编辑的地方使用，EditText是可以限制用户的输入方式的 很多是在输入的过程中对输入值进行判断，对于输入时的控制通过文本观察器TextWatcher,它可以实时监控用户的输入字符，并且支持在输入每个字符时由开发者进行手工干预，从而实现随时校验，随时加工的功能。
个人网站、项目部署、开发环境、游戏服务器、图床、渲染训练等免费搭建教程，多款云服务器20元起。
8.6 列表（List）视图组 本节介绍的列表（List）视图组可以将某种控件按照列表的形式组织起来，它与网格视图组类似，但是附加了更方便的组织方式。 本示例显示一系列的字符串，实现的方法是在代码中完成的，没有使用布局文件。 在实际的使用过程中，可以使用 ListActivity 这种更简单的方式。 ListActivity 类实际上集成了 Activity 和 ListView 的功能，其内部包含了一个 ListView，使用这个类可以直接构造界面中的列表视图。 省略部分内容 } 这里的 getView()函数所返回的是 ImageView 类型，这样在列表中显示的内容就可以是一组图片了。
标题图 UI的描述 对于Android应用程序中，所有用户界面元素都是由View和ViewGroup对象构建的。View是绘制在屏幕上能与用户进行交互的一个对象。 用户界面布局 在你APP软件上的，用户界面上显示的每一个组件都是使用层次结构View和ViewGroup对象来构成的，比如，每个ViewGroup都是不可见容器，每个ViewGroup视图组用于组织子视图 要声明布局，可以在代码中实例化对象并构建，最简单的方法也可以使用xml文件。 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"? background:为该组件添加一个背景图片 LinearLayout是一个视图组，可以在一个方向垂直或者水平分布所有子项，用android:orientation属性。 > RelativeLayout相对布局 RelativeLayout是一个相对布局的视图组，用来显示相对位置的子视图类，在默认情况下，所有子视图对会分布在左上角。
Activity中包含views和ViewGroups（视图组)。 Android中的View与我们以前理解的“视图”不同。 在Android中，View比视图具有更广的含义，它包含了用户交互和显示，更像Windows操作系统中的window。 View View就是显示在屏幕上的一个组件（Widget）。 View的例子：按钮（Button）、标签（TextView）和文本框（EditText）。 我们经常使用的LinearLayout、relativeLayout等都是ViewGroup的子类，ViewGroup类中有一个内部类ViewGroup.LayoutParams，我们经常使用LayoutParams 我们也可以自定义自己的布局，以方便日后使用和维护，这时我们就需要继承ViewGroup类并在派生类中重写ViewGroup的一些方法， ViewGroups的例子：LinearLayout和FrameLayout
写作报告对经验丰富的医生来说也是容易出错的，而且在人口高度密集的国家，写报告对医生来说无疑是费时和繁琐的。 在此之前，邢波教授曾主持CMU的一个机器学习和医疗中心，致力于基于自然语言处理，图像和视频分析，计算基因组学以及泛组学等使用多维异质数据源的精准个性化医疗和智慧医院研发，以及包括移动和可穿戴设备，医疗数据隐私安全等应用于医疗行业的大数据技术 这些关键字使用医学文本索引器（MTI）进行标识。 对于有经验的放射科医师和病理学家来说，写医学成像报告既繁琐又费时。在人口大国，如中国，放射科医生可能每天需要读取数百幅放射图像。 写作报告对经验丰富的医生来说也是容易出错的，而且在人口高度密集的国家，写报告对医生来说无疑是费时和繁琐的。为了解决这些问题，我们研究了医学影像报告的自动生成方法，以帮助医生更准确和有效地生成报告。
这些多个CT图像可能是在不同的时间和/或身体的不同部位进行的（尽管本文重点着眼于胸部CT，但也有可能是头部、腹部、骨盆和其他部位的CT）。 我们还需要考虑哪些数据是无法在医疗信息系统中获得的： ? 然而，医院并不储存这些信息，唯一可用的信息则是文本报告。在以后的文章中，我将描述如何从文本报告中获取结构化的图像标签。 可能方案：从CT生成文本 考虑到我们只有成对的图像与检查报告，一种直观的方法是尝试直接从图像生成文本。 在这一方案中，我们首先将CT图像处理为低维表示（例如使用卷积神经网络），然后从该低维表示生成文本（例如使用LSTM）： ? 截至目前为止，我还没有看到任何关于从CT影像直接生成诊断报告的研究。 如果每10个自动生成的报告中就有一个出错，没有人敢使用这个系统，因为医疗错误的潜在成本太高，而且检查每个报告的正确性所需的时间比从头开始生成报告还要多。
第 8 章 视图组（ViewGroup）和布局（Layout）的使用 在 Android 中视图组是集合若干个控件在一起的元素，ViewGroup 有两种用法，一种是像普通的控件一样使用（如网页视图、旋转按钮 、文本切换器、图像切换器、单选按钮组等），另一种是作为布局容器使用（各种布局）。 8.1 Android的屏幕元素体系 在屏幕中控件的组织上，可以将各个视图（控件）组成一个视图组（ViewGroup），视图组是一个包含了其他视图的视图。 根据以上的原则，当屏幕需要包含多个视图时，必须组织在一个视图组中。由于视图组本身也是一个视图，因此视图组还可以包含视图组。 在这里一个主要的限制是：在没有视图组的情况下，两个以上的视图（也包括视图组）是不能够并列的。 例如，在布局文件中，类似下面的写法是不可以的。 <?
点击 rotation 按钮会在二维和三维视图之间进行切换。当处于旋转模式时，您可以旋转 UI 层次结构。旋转操作可以帮助您更直观地了解视图的组织结构。 请注意，旋转仅在 Android 10 或以上的设备上才可以使用。 ? 您也可以选中一个视图，然后右键点击它后，窗口仅显示它的子视图。 ? 同样，您可以仅显示一个所选视图的父视图。 ? 这里我们有一个简单的示例应用，它包含一个 fragment，其中有一些静态文本和一个图片。如果您在阅读文章时想同步进行操作，可以先按照下面步骤操作创建工程。 首先我们可以看到 LinearLayout 里布局了一个工具栏 (toolbar)，然后是 navigation host。在它下面，您可以看到导航栏位于最下方——看来底部的导航栏被挤出了屏幕。 快快尝试一下布局检查器的新特性，然后和我们分享您的使用体验吧。欢迎大家向我们反馈问题，或者告诉我们新的特性需求。
在布局文件中，我们可以看到android:gravity=”###”的描述情况，该控件是描述控件内部的文本格式。 当我们定义一个TextView的文本框时，就是一个控件，控件中我们设定 android:layout_width=”fill_parent” 和 android:layout_height=”wrap_content ” 这两个属性来描述该控件的高度和宽度，高度为文本即是字体高度，宽度即是屏幕的宽度。 这就是gravity属性描述控件内部的文本格式。 其实还有很多不同的显示，你可以自己操作一遍试试。 LinearLayout线性布局 LinearLayout是很常用的布局，什么是线性布局？ 是一个以行、列显示视图View的视图组。
在布局文件中，我们可以看到android:gravity=”###”的描述情况，该控件是描述控件内部的文本格式。 当我们定义一个TextView的文本框时，就是一个控件，控件中我们设定 android:layout_width=”fill_parent” 和 android:layout_height=”wrap_content ” 这两个属性来描述该控件的高度和宽度，高度为文本即是字体高度，宽度即是屏幕的宽度。 LinearLayout线性布局 LinearLayout是很常用的布局，什么是线性布局，那就是垂直和水平两种布局来排列。 是一个以行、列显示视图View的视图组。
机器之心编译 参与：蒋思源、刘晓坤 近日，吴恩达及斯坦福 ML 团队开放一项骨骼医疗影像的竞赛，它利用去年 12 月开放的 MURA 数据集尝试在骨骼影像上达到放射科医生的水平。 MURA 是最大的开放放射影像数据集之一，研究者将该数据集提供给社区来举办对应的竞赛，因而能了解模型在医学影像上能不能做得更好。 MURA 使用一个隐藏的测试数据集以官方评估模型的性能。 MURA 的基线使用一个 169 层的卷积神经网络来检测和定位异常症状。模型取某项研究中的上肢的一个或多个视图的照片为输入。在每个视图中，该网络对异常概率进行预测。 研究者通过取每张照片的网络输出异常概率的算术平均来计算该研究中的总体异常概率。当该研究中的异常概率超过 0.5 时，模型做出异常的二值预测。 然而，基线在检测手肘、前臂、手、肱骨、肩膀的异常检测中的性能要稍微低于最好的放射专家，表明该任务为未来研究提供了很好的挑战性问题。 ?
深度遍历对比示意图 [2] 三、Android 中的树 本节尝试类比 Android 视图系统中，与 Web 语境下的 DOM 树、CSSOM 树和渲染树相类似的概念。 布局描述的节点与实际视图，大多数情况下是一对一的关系；通过 <layout>、<merge> 等标签，也可以组合出嵌套、内联等一对多的关系，在布局资源转换为视图树时，进行这些处理。 3.2 样式与主题 类比样式表，Android 在视图描述中引入了样式 (Style) 和主题 (Theme)。 样式和主题可用于视图的属性描述，还可用于 Application、Activity 等层级的全局属性描述。 样式和主题都携带一组视图属性的集合，从而可类比 CSS 用于描述同类元素的共性外观。 在创建每个子视图时，会同时考虑其所属上下文的主题信息，这里体现上一节中主题的全局生效、作为较低优先级属性的作用。
这里需要注意的是，这些注释者并没有直接检视图像（据我所知）。 在列表中，我们可以看到算法在几乎所有分类中都有了很好的结果，尤其是在他们自己的数据上。 论文中的文本挖掘结果 我再次怀疑我的标签到底对不对，尤其是和一队胸部放射科医生的判断结果相比，但是如上表所示，差别也太大了。我认为上表中的数据证明这些标签无法匹配图像中显示的疾病。 其实在为数据集构建一组新标签的过程中，我通过创建一个「opacity」类和一个「no finding」类来简化涉及的任务。 放射专家通常使用他们自己偏好的（关于每个特定的疾病模式或多种模式的）术语和习语描述诊断结果，其中在描述中使用所有可能的术语的可能性是很小的。 使用 NLP 提取实体是不完美的：我们尝试通过消除疾病说明中的所有可能的否定词和不确定案例以最大程度地发现准确疾病诊断的召回率。
假设你的100个错误标记例子中只有5%是狗，这意味着100个例子，在典型的100个出错例子中，即使你完全解决了狗的问题，也只能修正这100个错误中的5个；现在假设发生了另外一件事，100个错误标记的开发集例子 1.尝试弄清楚开发集和训练集到底有什么不同，例如语音识别，你可能会发现很多开发集样本噪音很多，有很多汽车噪音，这是你的开发集和训练集差异 2.或者你可以收集更多类似你的开发集合测试集数据。 但是对于"放射科任务",也许你只有100个样本,所以你可以将图像 识别预测的知识迁移到"放射科识别任务"中,即使你的放射科数据很少. 总结为什么要迁移学习： 如果你想从任务A迁移一些知识到任务B,当任务A和任务B都有相同的输入X时,迁移学习是有意义的：在第一个例子中,输入X都是图片;在第二个例子中X都是声音音频. 传统阶段上,语音识别需要很多阶段的处理,首先你要提取一些特征,一些手工设计的音频特征，例如使用MFCC-用来从音频提取一组特定的人工设计的特征，在提取一些低层次的特征之后,你可以使用 机器学习算法 在音频片段中找到音位
这个页面的视图定义在res/layout/activity_main.xml中。从安卓第四夜 概念漫游（下）中，我们已经知道，这个XML文件描述了一个视图树。 视图元素有layout_width和layout_height属性，分别定义元素的宽度和高度。 在程序中我们可以借用这个id来引用该按钮。Button上文本是一个字符串。注意符号@，表示这里引用了一个名为btn_text的字符资源。 因为我们在activity_main.xml中定义了按钮的id，所以可以使用findViewById方法，便捷的引用按钮。 该方法利用Toast，显示一段文本，即R.string.author对应的字符串资源。在res/values/strings.xml中，已经定义该字符串为"vamei"。
鉴于神经影像学在神经疾病的诊断和治疗中的中心地位，深度学习可能首先对神经放射科医生产生深远的影响。本文将介绍深度学习方法，概述其目前的应用成功案例，并对这些方法在神经放射学应用的未来发展进行展望。 在训练过程中，对每一幅图像分别进行分析，并在每一层上移动一小组权值(卷积核)，以便向下一层提供输入。每个层可以有多个通道。 另一项研究表明，在ADNI数据集中，使用多模态叠加深度多项式网络可以将患者分为不同的二元组(如AD与NC（健康对照组），轻度认知障碍转换（MCI-c）和无轻度认知障碍转换(MCI-n)）。 但是，当尝试3分类(AD、NC和MCI)时，准确率下降到63%，4分类(AD、NC、MCI和MCI -nonconverter)准确率进一步下降到54%。 在结构成像方面，他们可以从健康患者中鉴别出精神分裂症和亨廷顿舞蹈症患者。对fMRI，他们发现，在识别功能网络时，深度网络和独立成分分析的表现相似，但前者更倾向于保留边缘细节。
算法全名叫做CheXNet，是一个121层的卷积神经网络，并且在ChestX-ray14中实践训练，ChestX-ray14是目前最大的公开可用的胸透X光数据集，包含了14中疾病的100,000多张X射线主视图 这巨大的诊断差异导致了放射科医师在诊断肺炎时的巨大差别。 我们通过使用其他三名放射科医生的多数票座位基础事实来评估一名放射科医师的表现。同样，我们使用四名放射科医师中的三名的多数票评估CheXNet ，重复四次以覆盖三组。 第二，在诊断时只向放射科医师和模型提供正面x光图，但是实验证明，高达15%的准确诊断需要横向观察(Raoof et al., 2012)，因此我们认为这样的设置只能提供一个保守的专业水平估计。 通过使用关联权重特征图的加权和，我们获得了用于分类病理c的最显着的特征图M_c。 形式上，通过放大M_c至图片尺寸并覆盖图像，我们确定了模型预测病理时最重要的特征。
标题名： 当application和activity中都设置android:label时，标题名会优先使用各个activity中的值。 在不同的XML布局文件中可以存在相同ID的视图，但是在同一个XML文件中，虽然也可以有相同ID的视图，但是通过ID获取视图时，只能够获取按照定义的顺序的第一个视图对象，其他相同ID值的视图对象将无法回去 将视图按水平方向居中显示 center 将视图按垂直和水平方向居中显示 LinearLayout标签中的子标签还可以使用layout_gravity和layout_weight属性来设置每一个视图的位置 layout_gravity 属性的取值和gravity的取值相同，表示当前视图在布局中的位置。 多用于替换FrameLayout或者当一个布局包含另一个时，标签消除视图层次结构中多余的视图组。
腾讯云数据库MySQL是一种高性能、高可靠、高安全、可灵活伸缩的数据库托管服务，其不仅经济实惠，而且提供备份回档、监控、快速扩容、数据传输等数据库运维全套解决方案，为您简化 IT 运维工作，让您能更加专注于业务发展。
扫码关注腾讯云开发者
领取腾讯云代金券
云服务器
即时通信 IM
网站备案
对象存储
实时音视频
