搜素框的制作

                       浏览器的搜索框的简易制作

     首先在浏览器中定义一个简单的布局

  一个搜索栏,一个前进的图标,一个WebView

其代码如下:

<RelativeLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"

    xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools"

    android:layout_width="match_parent"

    android:layout_height="match_parent"

    tools:context=".MainActivity" >

 

    <EditText

        android:id="@+id/et_path"

        android:layout_width="fill_parent"

        android:layout_height="wrap_content" />

    <ImageView

        android:id="@+id/iv_go" 

        android:layout_alignParentRight="true"

         android:layout_width="wrap_content"

        android:layout_height="wrap_content"

        android:src="@drawable/jiantou"

        />

 

    <WebView

        android:layout_below="@id/et_path"

        android:id="@+id/wv"

        android:layout_width="fill_parent"

        android:layout_height="fill_parent" />

 

</RelativeLayout>

之后再mainActivity中写相应的逻辑:

public class MainActivity extends Activity {

private EditText et_path;

private ImageView iv_go;

private WebView wv;

 

@Override

protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {

super.onCreate(savedInstanceState);

requestWindowFeature(Window.FEATURE_NO_TITLE);

setContentView(R.layout.activity_main);

et_path = (EditText) findViewById(R.id.et_path);

iv_go = (ImageView) findViewById(R.id.iv_go);

wv = (WebView) findViewById(R.id.wv);

Intent intent = getIntent();

if (intent != null) {

if (intent.getData() != null) {

String path = intent.getData().toString();

wv.loadUrl(path);

et_path.setText(path);

}

}

iv_go.setOnClickListener(new OnClickListener() {

@Override

public void onClick(View v) {

String path = et_path.getText().toString().trim();

wv.loadUrl(path);

}

});

}

 

}


 

 

 

  

### 如何索或查找神经网络相关资料 在当前信息爆炸的时代,查找和索神经网络相关的资料可以通过多种方式实现。以下是几种常见且高效的方法: #### 1. 学术索引擎 学术索引擎是获取高质量神经网络研究资料的重要途径。Google Scholar[^5] 和 Microsoft Academic[^6] 是两个广泛使用的平台。它们允许用户通过关键词(如“neural networks”, “deep learning”)进行索,并提供论文、书籍和技术报告的链接。 #### 2. 在线课程和教程 Coursera[^7] 和 edX[^8] 提供了由顶尖大学和专家制作的在线课程。例如,Andrew Ng 的《机器学习》课程涵盖了神经网络的基础知识。此外,YouTube 上也有许多高质量的教学视频,适合初学者和进阶学习者。 #### 3. 开源代码和架文档 TensorFlow[^9] 和 PyTorch[^10] 是两个流行的深度学习架,它们的官方网站提供了详细的文档和示例代码。以下是一个简单的 PyTorch 神经网络代码示例: ```python import torch import torch.nn as nn class SimpleNN(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super(SimpleNN, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size) self.relu = nn.ReLU() self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): out = self.fc1(x) out = self.relu(out) out = self.fc2(out) return out # 示例使用 model = SimpleNN(10, 20, 5) input_data = torch.randn(1, 10) output = model(input_data) print(output) ``` #### 4. 论坛和社区 Reddit[^11] 的 r/MachineLearning 和 Stack Overflow[^12] 是讨论神经网络问题的热门场所。这些社区中的用户通常会分享他们的经验和解决方案。 #### 5. 图书和期刊 对于更深入的学习,可以参考经典的神经网络书籍,如《Neural Networks and Learning Machines》[^13] 或《Deep Learning》[^14]。此外,IEEE Xplore[^15] 和 SpringerLink[^16] 提供了大量高质量的技术文章。 #### 6. 实验平台 Kaggle[^17] 提供了许多与神经网络相关的竞赛和数据集,用户可以在实际项目中应用所学知识。 ---
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