Snackbar

Snackbar 是 Android 中一种轻量级的消息提示控件,位于应用界面底部,提供简洁的消息反馈。它支持简单的动作回调,可通过设置 Action 来响应用户交互。本文介绍 Snackbar 的基本用法及如何配置其样式。

转载自http://blog.youkuaiyun.com/feiduclear_up/article/details/46500865

Snackbar提供了一个介于Toast和AlertDialog之间轻量级控件,它可以很方便的提供消息的提示和动作反馈。

废话不少说,妹子,上图: 
这里写图片描述

Snackbar的使用和Toast很类似,调用代码如下:

final Snackbar snackbar = Snackbar.make(inputLayout,"测试弹出提示",Snackbar.LENGTH_LONG);
                snackbar.show();
                snackbar.setAction("取消",new View.OnClickListener() {
                    @Override
                    public void onClick(View v) {
                        snackbar.dismiss();
                    }
                });


第一个参数View 可以是当前父布局中的任何一个view对象都可以。之后的参数和Toast参数一样。Snackbar可以

设置Action行为事件,使用的方法是public Snackbar setAction (CharSequence text, View.OnClickListener listener); Action的字体颜色默认使用系统主题中的如下颜色

<item name="colorAccent">#ff0000</item>


当然你可以通过代码去改变Action的字体颜色:Snackbar setActionTextColor (int color);

注意

  1. Snackbar是从整个界面的底部弹出。
  2. 需要在gradle中添加依赖库  
    compile 'com.android.support:design:23.3.0'

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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