Android 中GridView上图下字、GridView显示文字

Android中如何使用GridView 首先在主XML中放入Grid View控件 取好id private GridView gv1; private int[] icon = {R.drawable.cat, R.drawable.cow, R.drawable.dog, R.drawable.hamster}; private String[] iconName = {"英雄介绍", "技能", "天赋推荐"... 阅读详情

效果图如下:

代码:
gridview.xml

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<GridView xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
	android:id="@+id/gridview"
	android:layout_width="fill_parent"
	android:layout_height="fill_parent"
	android:numColumns="auto_fit"
	android:verticalSpacing="10dp"
	android:horizontalSpacing="10dp"
	android:columnWidth="90dp"
	android:stretchMode="columnWidth"
	android:gravity="center" 
	/>

 

item.xml

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<RelativeLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
	android:layout_height="wrap_content"
	android:layout_width="fill_parent"
	android:paddingBottom="4dip"
	>
	<ImageView
		android:id="@+id/ItemImage"
		android:layout_height="wrap_content"
		android:layout_width="wrap_content"
		android:layout_centerHorizontal="true"
		/>
	<TextView
		android:id="@+id/ItemText"
		android:layout_width="wrap_content"
		android:layout_below="@+id/ItemImage"
		android:layout_height="wrap_content"
		android:layout_centerHorizontal="true"
		android:text="TextView01"
		/>
</RelativeLayout>


TestGridView.java

package com.test;

import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;

import android.app.Activity;
import android.os.Bundle;
import android.view.View;
import android.widget.AdapterView;
import android.widget.AdapterView.OnItemClickListener;
import android.widget.GridView;
import android.widget.SimpleAdapter;

public class TestGridView extends Activity {
	private GridView gridview;

	public void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
		super.onCreate(savedInstanceState);
		setContentView(R.layout.gridview);
		
		gridview = (GridView) findViewById(R.id.gridview);

		// 生成动态数组,并且转入数据
		ArrayList<HashMap<String, Object>> lstImageItem = new ArrayList<HashMap<String, Object>>();
		for (int i = 0; i < 10; i++) {
			HashMap<String, Object> map = new HashMap<String, Object>();
			map.put("ItemImage", R.drawable.icon);// 添加图像资源的ID
			map.put("ItemText", "NO." + String.valueOf(i));// 按序号做ItemText
			lstImageItem.add(map);
		}
		// 生成适配器的ImageItem <====> 动态数组的元素,两者一一对应
		SimpleAdapter saImageItems = new SimpleAdapter(this, // 没什么解释
				lstImageItem,// 数据来源
				R.layout.item,// night_item的XML实现
				// 动态数组与ImageItem对应的子项
				new String[] { "ItemImage", "ItemText" },
				// ImageItem的XML文件里面的一个ImageView,两个TextView ID
				new int[] { R.id.ItemImage, R.id.ItemText });
		// 添加并且显示
		gridview.setAdapter(saImageItems);
		// 添加消息处理
		gridview.setOnItemClickListener(new ItemClickListener());
	}

	// 当AdapterView被单击(触摸屏或者键盘),则返回的Item单击事件
	class ItemClickListener implements OnItemClickListener {
		public void onItemClick(AdapterView<?> arg0,// The AdapterView where the click happened
				View arg1,// The view within the AdapterView that was clicked
				int arg2,// The position of the view in the adapter
				long arg3// The row id of the item that was clicked
		) {
			// 在本例中arg2=arg3
			@SuppressWarnings("unchecked")
			HashMap<String, Object> item = (HashMap<String, Object>) arg0.getItemAtPosition(arg2);
			// 显示所选Item的ItemText
			setTitle((String) item.get("ItemText"));
		}
	}
}



 

Android基本控件之GridView 我们在使用手机的过程中,会看到一些图片配上文字的一些情况,今天我们就来介绍一下安卓控件的GridView GridView组件用来以网格方式排列视图,与矩阵类似,当屏幕上有很多元素(文字、图片或其他元素)需要显示时,可以使用该组件 二话不说,我们先上图: 今天,我们就来实现这样的一个即显示图片又显示文字的一个GridView 我们首先来分析一下,我们如果想实现这样的一个GridView都需要些什么资源吧   说到资源,我们肯定是需要这么一大堆的图片呀~ 然后,我们再来分析一下,我们需要在布局 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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