Android SelectorChapek工具使用

介绍了一款用于Android Studio的插件,通过简单的操作即可为图片生成点击效果文件,极大提升了开发效率。

今天研究了下android studio,发现个插件能提高效率,在这里记录一下,同时分享给感兴趣的童鞋们,

平时我们在做图片点击效果时,都需要在drawable-hdpi中放两张图片,然后在drawable中写相应的代码来实现点击,有了这个工具完全不用这么麻烦,只要你将两张图片按照一定的命名规则,一键就可以自动创建该点击文件,非常方便。废话不多说,说说插件的使用方法:

首先下载该插件:http://download.youkuaiyun.com/download/dm_jc/9594168

下载完之后解压,将解压后的文件拷到安装的plugins文件夹下,下图是我的文件位置:



下一步在android studio进行安装  打开File>Setting>Plugins(也可以直接搜索Plugins),在右边的搜索框中输入SekectorChapek




要想生成有点击效果的图片文件,需要有固定的后缀名,如图:这两个图片的文件后缀必须是_normal  和 _pressed,下边有参照表。




 有了这两个文件后缀的图片文件之后,然后右键点击drawable-mdpi这个文件,选择生成器




    然后就会在drawable中生成你想要的文件了。







以下是文件命名规则:


_normal(默认状态)
_pressedstate_pressed
_focusedstate_focused
_disabledstate_enabled(假)
_checkedstate_checked
_selectedstate_selected
_hoveredstate_hovered
_checkablestate_checkable
_activatedstate_activated
_windowfocusedstate_window_focused

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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