自定义标题栏


由于Actionbar的局限性,采用Toolbar来自定义标题栏以代替Actionbar。

任何一个新建的项目,默认都是会显示Actionbar的,需要修改parent主题:

在res/values/styles.xml文件中,修改对应的代码为:

<style name="AppTheme" parent="Theme.AppCompat.Light.NoActionBar">
也可以设置为

<style name="AppTheme" parent="Theme.AppCompat.NoActionBar">
在Toolbar里把自定义布局include进来就好了,如:

 <android.support.v7.widget.Toolbar
        android:id="@+id/toolbar"
        android:layout_width="match_parent"
        android:layout_height="50dp"
        android:background="#87CEEB">
        <include layout="@layout/title"/>

    </android.support.v7.widget.Toolbar>
这样Toolbar就设计好了,接下来在main_activity.java中:

Toolbar toolbar = (Toolbar) findViewById(R.id.toolbar);
        setSupportActionBar(toolbar);
这样打开的界面就有你想要的结果了。

当然也可以添加menu,默认地添加到右上角。



内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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