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我也要
Android 自定义播放暂停按钮样式
在Android应用程序中，播放暂停按钮是音频或视频播放器中常见的元素之一。为了增加应用程序的个性化和美观性，我们可以自定义播放暂停按钮的样式。本文将介绍如何使用自定义图形资源和代码来实现这一目标。
首先，我们需要准备两张图像资源，分别代表播放和暂停状态的按钮图标。可以使用任何适合你的设计风格的图标。将这些图标放入项目的res/drawable目录下。
接下来，我们需要在布局文件中添加一个ImageView，用于显示播放暂停按钮的图标。在这个ImageView上设置一个点击事件监听器，以响应用户点击操作。在可点击的ImageView上设置android:clickable="true"属性。
<ImageView
android:id="@+id/playPauseButton"Android 自定义播放暂停按钮图片
如果当前Drawable对象与播放按钮的Drawable对象相同，则将ImageView的图片资源设置为暂停按钮的图片，并执行播放逻辑。如果当前Drawable对象与暂停按钮的Drawable对象相同，则将ImageView的图片资源设置为播放按钮的图片，并执行暂停逻辑。接下来，在res目录下创建一个名为drawable的文件夹（如果不存在），将播放按钮的图片命名为"play_button.png"，将暂停按钮的图片命名为"pause_button.png"，并将这两张图片放入该文件夹中。
【Android】点击按钮播放音乐，再次点击停止播放
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Android 语音点击播放按钮
Android 控件，语音按钮，播放，点击录音按钮，语音按钮录音控件demo，希望大家下载多多支持，提供意见；Android 控件，语音按钮，播放，点击录音按钮，语音按钮录音控件demo，希望大家下载多多支持，提供意见
android 播放器按钮图标
android 播放器按钮图标 ImageButton使用，或icon，为png格式
Windows打印体系结构之Windows内置打印驱动程序
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Pattern Recognition 投稿过程记录，含Elsevier Latex模板使用
Pattern Recognition 投稿过程记录，含Elsevier Latex模板使用 最近在Pattern Recognition投出了一个文章，纯纯属于是第一次投稿，感觉自己写了一坨屎，事实是这确实也是一坨屎，现在是投了之后在等待一个拒稿的状态。 但是还是记录一下一些流程 1. 下载模板 在出版商Elsevier的栏目里有对于稿件的结构要求，也提供了Latex模板。同时，也给作者提供了Guides, 可以仔细阅读。下面这个连接咱们可以下载到Guides以及看到一些文章的要求。 https://ww
什么是Claude 的 Agent Skills？
摘要： Claude的Agent Skills功能支持通过结构化技能包（含指令、脚本、工具）实现任务自动化，如数据分析、文档生成等。核心能力包括：1）技能包管理（如Python脚本+模板）；2）工具调用（API/数据库交互）；3）子代理协作（拆分复杂任务）。快速上手步骤：创建技能包（如Excel报表生成）、配置工具权限、触发执行；支持多代理并行处理（如SQL查询+可视化）。关键技巧：工具需明确定义参数、利用子代理共享上下文、注重权限管控。官方文档与社区资源提供进阶指导，使Claude成为可编程的数字助手。
量化数据采集实战：从App接口逆向到Python爬虫系统构建
数据采集是量化分析和自动化策略的基石，其核心原理是通过程序模拟客户端行为，从目标服务器获取结构化数据。在金融科技领域，高效、稳定的数据采集能力直接决定了策略研究的深度和时效性。面对金融App常见的反爬机制，如请求签名和身份认证，工程师需要掌握网络协议分析、接口逆向与模拟请求等关键技术。这些技术不仅能用于获取市场情绪、资金流向等高频数据，更是构建个人量化研究基础设施、实现从主观看盘到客观数据分析转型的关键一步。本文以实战为例，深入剖析了如何系统性地逆向分析数据接口、破解签名算法，并最终构建一个包含代理IP池与
【LLM数据篇】预训练数据集+指令生成sft数据集
在《Aligning Large Language Models with Human: A Survey》综述中对LLM数据分类为典型的人工标注数据、self-instruct数据集等 优秀的开源sft数据集：alpaca_data、belle、千言数据集、firefly、moss-003-sft-data多轮对话数据集等 文章目录 note 构造指令实例的3种方式 sft：Aligning Large Language Models with Human: A Survey Alpaca 1. self
ABAP 7.40 FOR 表达式与 REDUCE 构造运算符深度解析：从语法新特性到真实项目实践
ABAP 7.40引入了FOR和REDUCE表达式语法，使代码更简洁和函数式。FOR支持内表迭代和条件迭代，可配合VALUE构造新内表，替代传统LOOP。REDUCE用于归约运算，将多值折叠为单一结果，如求和、拼接等。这些新特性让ABAP更现代化，与SAP新架构协同更好，提升了开发效率和代码可读性。
超临界二氧化碳再热再压缩布雷顿循环建模与先进控制
超临界二氧化碳布雷顿循环建模与先进控制研究 本文研究了超临界二氧化碳再热再压缩布雷顿循环系统的建模与控制。通过MATLAB/Simscape构建了包含压缩机、透平、回热器等关键组件的动态模型，并设计了基于模型预测控制(MPC)和自抗扰控制(ADRC)的多层控制策略。系统采用转速控制的压缩机、阀门开度控制的透平，以及可变热源加热器，实现了全动态分析。研究结果表明，MPC与ADRC混合控制方案相较于传统PID控制，功率超调降低至0.9%，效率波动控制在±0.08%，扰动恢复时间缩短至12秒。
2.Vivado软件基础操作
在本章节，我们以一个简单的计数器实例，介绍FPGA开发软件Vivado的基础操作流程，计数器实例程序的设计，在本课程中先不同掌握，后续课程将针对verilog编程进行讲解。 打开Vivado软件，会看到如下的界面： 点击如下图所示的： 点击Next> 将这个地方，设置路径，注意路径必须是英文路径。且文件夹名称第一个字符不能为数字。所有路径的名称的字符数量不能超过144个符号。 点击Next> 点击Next> 点...
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
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