AbstractListView源码分析2

     /**
     * Regular layout - usually an unsolicited layout from the view system,一般的布局
     */
    static final int LAYOUT_NORMAL = 0;


    /**
     * Show the first item,展示第一项
     */
    static final int LAYOUT_FORCE_TOP = 1;
    /**
     * Force the selected item to be on somewhere on the screen,强制选择的条目显示在屏幕的某个位置上
     */
    static final int LAYOUT_SET_SELECTION = 2;

    /**
     * Show the last item,展示最后的条目
     */
    static final int LAYOUT_FORCE_BOTTOM = 3;

    /**
     * Make a mSelectedItem appear in a specific location and build the rest of
     * the views from there. The top is specified by mSpecificTop.让选择的条目显示在指定的位置和建立从这个视图到那的。
     */
    static final int LAYOUT_SPECIFIC = 4;

    /**
     * Layout to sync as a result of a data change. Restore mSyncPosition to have its top
     * at mSpecificTop   布局和数据改变同步
     */

    static final int LAYOUT_SYNC = 5;

  /**
     * Layout as a result of using the navigation keys,布局使用导航keys的作为结果
     */
    static final int LAYOUT_MOVE_SELECTION = 6;

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/dab15056c6a5 用户画像(User Profile)是大数据领域关键概念,是基于用户多维度信息如行为数据、偏好、习惯等构建的虚拟代表。它是数据分析重要工具,能助企业深度理解用户,实现精准营销、个性化推荐及服务优化。其源码涵盖以下内容:一是数据收集,需大量数据支撑,常借助Flume、Kafka等日志收集系统,实时或批量收集用户浏览记录、购买行为、搜索关键词等数据;二是数据处理与清洗,因数据源杂乱,需用Hadoop、Spark等大数据处理框架预处理,去除噪声数据,统一格式,保障数据质量;三是特征工程,为构建用户画像关键,要挑选有意义特征,像用户年龄、性别、消费频率等,且对特征编码、标准化、归一化;四是用户聚类,用K-means、DBSCAN等算法将用户分组,找出行为模式相似用户群体;五是用户建模,借助决策树、随机森林、神经网络等机器学习模型对用户建模,预测其行为或需求;六是用户画像生成,把分析结果转为可视化用户标签,如“高消费能力”、“活跃用户”等,方便业务人员理解。 其说明文档包含:一是项目背景与目标,阐述构建用户画像原因及期望效果;二是技术选型,说明选用特定大数据处理工具和技术栈的理由;三是数据架构,描述数据来源、存储方式(如HDFS、数据库)及数据流图等;四是实现流程,详述各步骤操作方法和逻辑,含代码解释及关键函数功能;五是模型评估,介绍度量用户画像准确性和有效性方式,像准确率、召回率、F1分数等指标;六是应用场景,列举用户画像在个性化推荐、广告定向、客户服务等实际业务中的应用;七是注意事项,分享开发中遇问题、解决方案及优化建议;八是结果展示,以图表、报表等形式直观呈现用户画像成果,展现用户特征和行为模式。 该压缩包资源对学习实践用户画像技术价值大,既可助人深入理解构建过程,又能通过源码洞察大数据处
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