首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Android开发进阶系列】自定义视图专题

1 自定义视图方法汇总 1.1 (一)组合控件 (一)组合控件   组合控件,顾名思义就是将一些小的控件组合起来形成一个新的控件,这些小的控件多是系统自带的控件。...1、新建一个Android项目,创建自定义标题栏的布局文件title_bar.xml:   可见这个标题栏控件还是比较简单的,其中在左边有一个返回按钮,背景是一张事先准备好的图片back1_64.png...,为返回按钮添加事件监听方法,并提供了设置标题文本的方法。     ...,其实经过更多的组合还可以创建出功能更为复杂的自定义控件,比如自定义搜索栏等。...自定义View的三种实现方式 http://www.cnblogs.com/jiayongji/p/5560806.html Android自定义View的实现方法,带你一步步深入了解View(四) http

16320
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

Android Studio 自定义Debug变量视图的方法

我们在使用IntelliJ的IDE进行Debug时,去查看一个未重写 toString 方法的对象需要展开当前的视图层级才能看到里面的属性,而通过自定义变量视图的方式可以直接查看,很大程度上提高Debug...IDE提供给我们一种自定义变量视图的方式,专门用来解决上面的问题并弥补了 toString 方法的不足。...通过自定义 变量解析器 的好处是不需要重新运行整个Project;而且还可以在Debug期间动态切换变量视图,比如 查看 name 属性时: "name: " + getName() 查看 type 属性时...: "type: " + getType() 查看 title 属性时: "title: " + getTitle() …… 再进一步抽象 看了官网的自定义Debug变量视图这部分介绍后,感觉着实对于Debug...自定义 变量解析器 的方式已经能够解决开篇提到的问题,但我更希望能通过它来找到控制变量视图的通法,即写一个通用的 变量解析器 而不是每debug一种类型的变量就单独添加一个解析器。

1.1K40

视图示例标签的协同矩阵分解

,但是,在实际应用中,通常可以通过不同的视图来表示实例标签对象。...2 Related work 由于包之间以及实例之间存在多种类型的关系,与最近大量研究的MIML任务相比,从视图包中学习更加困难和挑战。当前已有不少研究工作致力于解决这样一种挑战。如表1所示: ?...尽管这些方法在努力解决视图MIML学习问题,但是这些方法仅考虑了包之间和实例之间有限的关系类型。...1、construct a subnetwork of instances for each feature view 利用高斯热核为每个特征视图中的实例构建子网,其中为第v个视图中m个实例的平均欧氏距离...2、construct a bag subnetwork for each feature view 利用豪斯夫距离为每个试图中的包构建子网 ? ?

1K30

Android开发笔记(十一)自定义视图的构造方法

自定义视图的用法 Android自带的视图常常不能满足实际开发的需求,这种情况下我们就得自定义视图(View)。... 其次在代码中创建类似SignatureView的自定义视图类...然后在使用自定义视图的布局文件的根节点下增加类似下面的命名空间定义,这里的路径应与AndroidManifest.xml的package属性值保持一致。...xmlns:app="http://schemas.android.com/apk/res/com.practice.activity" 最后在使用视图的xml布局中加上类似下面这样的xml描述:...自定义视图的编码步骤 自定义视图的编码主要由四部分组成: 一、重写构造函数,并初始化个性化参数; 二、重写测量函数onMesure,计算该视图的宽与高(除了复杂视图,实际开发中一般不进行重写)

61860

视图聚类总结

互补原则:该原则规定,为了更全面、更准确地描述数据对象,应该使用多个视图。在视图数据的上下文,每个视图都足以完成特定的知识发现任务。然而,不同的视图通常包含相互补充的信息。...由于多核学习的内核自然对应不同的视图,因此多核学习在处理视图数据方面得到了广泛的应用。多核学习方法的一般过程如图4所示,其中不同的预定义内核用于处理不同的视图。...通过继承MVC和多任务集群的特性,多任务视图聚类将每个视图数据处理为一个或多个任务,如下图所示。近年来,这一点受到了一些关注。...多任务聚类模型的图形表示 Publically Available Datasets 3Sources Dataset:一个视图文本语料库,由三个在线新闻服务的新闻文章构成。...该存储库还包含视图Twitter数据集、用于社交网络发现的Twitter数据集以及BBC和BBCSport数据集,这两个数据集是源自BBC新闻的合成文本数据集。

1.9K30

学习视图立体机

在近期工作中,我们尝试统一这些单视和视三维重建的范例。...学习的立体机器 设计LSMs来解决视点立体声的任务。...由于LSMs可以从可变数量的图像(甚至仅仅是单个图像)预测三维模型,所以它们可以选择非常依赖于视图的立体视觉线索或者单视图语义线索,这取决于具体的实例和视图的数量。...在我们的报告中,我们对基于像素的视图三维物体重建进行了大量的改进,与之前的先进技术相比,它使用了一个递归的神经网络集成了多个视图。...我们还从一些视图中显示了密集的重构——这比传统的MVS系统所需要的要少得多 下一步是什么? LSMs是在三维重建中统一多个范例的一个步骤——单一和视图,语义和几何重构,粗糙和密集的预测。

2.2K90

Android自定义神奇动效的卡片切换视图实例

“哥哥我做不到啊…..啊…..呸”,做为一名有节操的程序猿,自然是不能说出这么没有出息的话,哥就满足你们,于是,出了个可自定义动效的卡片切换视图,效果如下所示 ?...其次,要能够方便的定义卡片视图内容。我们通过都很熟悉的设置Adapter的方式来构建内容视图。 最后,要能够自定义动效。...,并都是自定义动效 * ANIM_TYPE_FRONT_TO_LAST:第一张图片通过自定义动效移至最后,其他卡片通过通用动效补位 */ public static final int ANIM_TYPE_FRONT.../** * 对视图执行通用动画 * @param view 卡片视图 * @param fromPosition 从该位置 * @param toPosition...当实现某个东西遇到困难时,不妨想想Android系统自身的一些实现方式,比如参考ListView的Adapter,ViewPager定义翻页动画的Transformer等等,总会有意想不到的启发。

1.2K40

Android 视图绑定 ViewBinding

这是因为Fragment的存活时间比它的视图时间长。否则会出现OOM异常。...总结 与使用 findViewById 相比,视图绑定具有的优点: Null 安全:由于视图绑定会创建对视图的直接引用,因此不存在因视图 ID 无效而引发 Null 指针异常的风险。...此外,如果视图仅出现在布局的某些配置中,则绑定类中包含其引用的字段会使用 @Nullable 标记。 类型安全:每个绑定类中的字段均具有与它们在 XML 文件中引用的视图相匹配的类型。...而相较于DataBinding 的优势在于: 更快的编译速度:视图绑定不需要处理注释,因此编译时间更短。 易于使用:视图绑定不需要特别标记的 XML 布局文件,因此在应用中采用速度更快。...在模块中启用视图绑定后,它会自动应用于该模块的所有布局。 而DataBinding 的优势就在于:布局和数据的双向绑定了。 所以其实我们可以在项目之中同时使用视图绑定和数据绑定。

1.4K10

PMVS:视图匹配经典算法

导语:Multi-View Stereo(MVS)视图立体匹配与三维重建的任务是:以已知内外参数的幅图像(SfM的结果)为输入,重建出真实世界中物体/场景的三维模型。...本文作者提出了PMVS的经典算法,深入了解传统算法的实现效果,可以帮助我们与基于深度学习的方法进行对比,对“如何评估多个视图间相似性”这一问题有更深刻的认识,希望能对相关研究人员有一定的参考帮助。...由其中心点、单位法向和参考图像三者共同确定,中心点c(p)是其对角线交点的坐标,单位法向n(p)是从中心点指向参考图像R(p) 对应的摄影中心的单位向量,这里之所以要引入参考图像的概念,是因为一个面片会在幅图像中出现...图 5 图像模型 2、初始面片生成 该论文提出的视图匹配三维重建方法,可以分为初始面片生成、面片加密、面片剔除三部分,经过初始特征匹配得到一组稀疏的面片集合,然后通过反复加密、剔除面片的过程得到最终的结果...12 最终重建出的面片(场景) 可以看出,除了重复纹理区域(人的头发)、凹陷部分、深度突变区域外,重建的整体效果还是不错的,这得益于“匹配-扩张-剔除”策略的成功,成像差异函数的提出是立体匹配从双目走向视图的关键

90330

PMVS:视图匹配经典算法

导语:Multi-View Stereo(MVS)视图立体匹配与三维重建的任务是:以已知内外参数的幅图像(SfM的结果)为输入,重建出真实世界中物体/场景的三维模型。...本文作者提出了PMVS的经典算法,深入了解传统算法的实现效果,可以帮助我们与基于深度学习的方法进行对比,对“如何评估多个视图间相似性”这一问题有更深刻的认识,希望能对相关研究人员有一定的参考帮助。...由其中心点、单位法向和参考图像三者共同确定,中心点c(p)是其对角线交点的坐标,单位法向n(p)是从中心点指向参考图像R(p) 对应的摄影中心的单位向量,这里之所以要引入参考图像的概念,是因为一个面片会在幅图像中出现...图 5 图像模型 2、初始面片生成 该论文提出的视图匹配三维重建方法,可以分为初始面片生成、面片加密、面片剔除三部分,经过初始特征匹配得到一组稀疏的面片集合,然后通过反复加密、剔除面片的过程得到最终的结果...12 最终重建出的面片(场景) 可以看出,除了重复纹理区域(人的头发)、凹陷部分、深度突变区域外,重建的整体效果还是不错的,这得益于“匹配-扩张-剔除”策略的成功,成像差异函数的提出是立体匹配从双目走向视图的关键

67550
领券