Flutter——新技术进阶之路(二)

[译] Awesome Flutter:带你从入门到进阶的 Flutter 指南 Flutter 是可以用一份代码来创建 iOS 和 Android 高性能、高保真应用的移动端 SDK。如果你喜欢这些内容 📖请给我们加颗 ⭐。 阅读详情

Flutter——新技术进阶之路(二)

Flutter基础

Flutter一切皆组件

对于Flutter而言,万物皆组件是该技术的核心,将面向对象发挥到及至。

  • Flutter 里的一切都是由组件组成的,包括页面,布局,属性,以及View、
  • 我们可以使用var来声明一个对象,这个对象不是非指定类型的对象。
  • 我们也可以指定类型来生命一个对象,eg. int a = 0;
  • Flutter的所有组件都是继承自Widget

FlutterApp入口

    void main() => runApp(MyApp());

main函数便是App的入口方法,调用runApp方法把我们的入口组件放进来

Flutter页面组件

其实Flutter本身不存在页面这一说,因为一切皆组件,页面不过是一个全屏幕大小的组件

所以我们这里介绍的页面组件,其实是两个基础组件——StatelessWidget 和 StatefulWidget
Widget
这两个组件的区别在于你是否要管理组件的状态,如果需要管理组件的状态,那么我们使用StatefulWidget(动态组件)。如果不需要我们使用StatelessWidget(静态组件)。

一个组件的主要工作,就是实现build函数,并在build函数中定义其他低层次的控件,build函数将依次构建直到底层渲染对象。

  • StatelessWidget: 静态组件,一般我们写一些静态页面的时候使用,不涉及一切动态的操作,例如请求接口返回数据使页面发生变化这种操作,使用Stateless组件是实现不了的。通常静态组件把所需要的参数都放在构造方法中,一旦定义后就不许改变了,标志性的静态组件Text,Icon,RaisedButton等。
  • StatefulWidget: 动态组件,一般我们写关于网络请求数据回显或者组件状态变更的时候会用到,随着用户的操作与输入去更改内部的属性,标志性的动态组件有Image,Form,CheckBox等。

其实widget本身是拥有一个state属性的,这个state有了解过React/React-Native的程序员门可能比较了解,我们可以通过改变state内部的值来改变组件的属性并刷新改组件,stateless组件是不允许修改内部state的,所以继承了StatelessWidget的组件只能在构造方法中初始化属性,而继承了StatefulWidget的组件可以通过调用setState()方法来改变内部属性刷新组件。

页面代码Demo示例

这是一个静态页面

使用StatelessWidget创建一个静态的页面,返回一个Scaffold,中心放一个Text,展示Demo字符串

class Demo extends StatelessWidget {
  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    return Scaffold(
      appBar: AppBar(
        title: Text("DEMO"),
      ),
      body: Center(
        child: Text("Demo"),
      ),
    );
  }
}

以此为例我们介绍一下使用Dart语言开发的Flutter的编码方式
我们创建一个静态组件,名字叫Demo,这个操作我们也可以称之为我们自定义一个Demo静态组件

class Demo extends StatelessWidget{
}

这种写法与java和React/RN的写法类似

接下来我们实现一个组件必备的重载方法build:

class Demo extends StatelessWidget {
  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    return null;
  }
}

build方法会返回一个widget,如果Demo是一个页面,这个widget就是我们这个组件的页面布局组件,如果这个Demo是一个自定义View,那么这个widget就是我们自定义View的布局。

接下来我们返回一个Scaffold组件,并且在中心放一个Text文本

class Demo extends StatelessWidget {
  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    return Scaffold(
      appBar: AppBar(
        title: Text("DEMO"),
      ),
      body: Center(
        child: Text("Demo"),
      ),
    );
  }
}

这里面的Scaffold组件在以后的章节中我会详细给大家讲,我们这里只要知道它是一个带有返回按钮和标题栏的一个组件,就OK了。Appbar就是标题栏组件,我们在他的title中放一个Text组件,也就是文本组件,里面是大写的DEMO字符串,body属性中我们放一个Center组件,在这个组件的child属性中放一个Text展示Demo字符串,Center组件中,chlid里面的组件都会居中展示,这个组件我们后续也会细讲。

我们新建对象的时候,可以使用new关键字,也可以不使用,在最新的文档中官方已经不推荐使用new关键字了,但是我们new一个对象也不会报错,即:Center() 与 new Center() 等同

所以以上代码我们也可以写成

class Demo extends StatelessWidget {
  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    return new Scaffold(
      appBar: new AppBar(
        title: new Text("DEMO"),
      ),
      body: new Center(
        child: new Text("Demo"),
      ),
    );
  }
}

虽然不报错,以前写js和Java的同学写着也舒服,然而 可以但没必要 !
有简单的方式我们自然要使用简单的方式,偷懒是进步的明灯~~

这一章节我们就到这里,学海无涯,学无止境,大家共勉

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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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Kevin写代码 1600

Outlook Express 6 (OE6) for Win7/Win8/Win10

英文版 Outlook Express6.0, 兼容Win7/Win10/WinXP,解压就可用。

【自学Flutter】6,Android高级进阶学习资料

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