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Android 原生 SystemUI 下拉通知栏 UI 背景设置为圆角背景的定制
在 Android 系统中，下拉通知栏是用户与设备进行交互和获取通知的重要界面之一。默认情况下，Android 的下拉通知栏 UI 背景是矩形的，但如果你想要为其添加圆角背景，本文将向你展示如何进行定制。我们将通过修改 SystemUI 的源代码来实现这一目标。
以下是实现所需功能的步骤：
步骤 1: 设置圆角背景资源
首先，我们需要准备一个自定义的圆角背景资源。你可以在 res/drawable 目录下创建一个 XML 文件，例如 rounded_bg.xml，并添加以下内容：
<shape xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"Android Framework中SystemUI的启动与定制化
SystemUI的启动由SystemServer负责，开发者可以通过自定义SystemUI的方式对其进行定制化。本文提供了SystemUI启动的源代码示例，并展示了如何使用自定义的SystemUI组件添加新的状态栏通知。通过上述示例，我们可以自定义SystemUI的功能，例如添加新的状态栏通知。开发者可以根据自己的需求修改和扩展SystemUI的功能，以实现更好的用户体验。然后，通过读取SystemUI进程的输出流，可以处理SystemUI进程的输出信息。然后，在SystemUI中使用自定义的。
Android 状态栏UI定制化开发系列——自定义SystemUI下拉状态栏
首先，我们创建了一个新的Android项目，并进行了基础布局的设置。然后，通过修改Manifest文件和布局文件，隐藏系统状态栏并添加自定义状态栏。最后，在MainActivity中将自定义状态栏布局添加到容器中，并展示出来。在Android开发中，我们经常需要对系统界面进行定制化，以满足特定需求或提升用户体验。然后，在onWindowFocusChanged()方法中，将自定义状态栏布局添加到"statusBarContainer"中。这样，当Activity获得焦点时，我们就能够看到自定义的状态栏了。
Android 11.0 12.0SystemUI 下拉状态栏背景增加高斯模糊背景
在11.0 12.0的产品开发中，发现现在很多产品都是高斯模糊背景的，这种高斯模糊背景看起来效果很不错，产品开发需要SystemUI下拉状态栏背景也是高斯模糊背景，所以就要来实现下拉状态栏高斯模糊背景//用需要创建高斯模糊bitmap创建一个空的bitmap// 初始化Renderscript，该类提供了RenderScript context，创建其他RS类之前必须先创建这个类，其控制RenderScript的初始化，资源管理及释放。
Android原生SystemUI下拉通知栏UI背景设置为圆角背景的定制
如果你想要将下拉通知栏的UI背景设置为圆角背景，可以按照以下步骤进行定制。在上述代码中，我们首先获取通知栏的背景Drawable对象，然后将其转换为GradientDrawable类型。接下来，我们创建了之前定义的圆角背景样式，并将其设置为通知栏的背景。完成上述修改后，你可以重新构建和运行你的应用程序。当你下拉通知栏时，你会看到通知栏的UI背景已经被设置为圆角背景。需要注意的是，上述步骤仅涉及SystemUI的定制，如果你的应用程序需要更深层次的定制，可能需要修改更多的代码。步骤一：创建圆角背景样式。
Android 11.0 原生SystemUI下拉通知栏UI背景设置为圆角背景的定制(一)
在11.0的系统rom定制化开发中，在原生系统中关于SystemUI下拉状态栏的通知栏的每条通知的背景是白色的四角的背景， 由于在产品设计中，需要把四角背景默认改成白色的圆角背景，所以就需要分析系统原生下拉通知栏的每条通知的默认背景， 这就需要了解11.0的systemui的通知流程，设置默认下拉状态栏UI中的通知栏部分每一条通知背景修改为圆角背景
Android 9.0 原生SystemUI下拉通知栏UI背景设置为圆角背景的定制(一)
在9.0的系统rom产品定制化开发中，在原生系统SystemUI下拉状态栏的通知栏的通知背景默认是白色四角的背景， 由于在产品设计中，需要把四角背景默认改成圆角背景，所以就需要分析系统原生下拉通知栏的每条通知的默认背景， 然后通知显示流程，设置默认下拉状态栏UI中的通知栏部分每一条通知背景修改为圆角背景
Android 10.0 原生SystemUI下拉通知栏UI背景设置为圆角背景的定制(一)
在10.0的系统rom定制化开发中，在原生系统SystemUI下拉状态栏的通知栏的背景是白色四角的背景， 由于在产品设计中，需要把四角背景默认改成圆角背景，所以就需要分析系统原生下拉通知栏的每条通知的默认背景， 然后读懂流程，设置默认下拉状态栏UI中的通知栏部分每一条通知背景修改为圆角背景
Android 12.0 原生SystemUI下拉通知栏UI背景设置为圆角背景的定制(二)
在12.0的系统rom定制化开发中，在原生系统SystemUI下拉状态栏的下拉通知栏的背景默认是白色四角的背景， 由于在产品设计中，在对下拉通知栏通知的背景需要把四角背景默认改成圆角背景，所以就需要分析系统原生下拉通知栏的每条通知的默认背景， 然后通过systemui的通知栏流程，设置默认下拉状态栏UI中的通知栏部分每一条通知背景修改为圆角背景
Android 9.0 原生SystemUI下拉通知栏UI背景设置为圆角背景的定制(二)
在9.0的系统rom定制化开发中，在原生系统SystemUI下拉状态栏的通知栏的背景是默认白色四角的背景， 由于在产品设计中，需要把四角背景默认改成圆角背景，所以就需要分析系统原生下拉通知栏的每条通知的默认背景， 然后通过熟悉systemui的通知栏流程，设置默认下拉状态栏UI中的通知栏部分每一条通知背景修改为圆角背景
Android 11.0 原生SystemUI下拉通知栏UI背景设置为圆角背景的定制(二)
在11.0的系统rom定制化开发中，在原生系统SystemUI下拉状态栏的下拉通知栏的背景默认是白色四角的背景， 由于在产品设计中，在对下拉通知栏通知的背景需要把四角背景默认改成圆角背景，所以就需要分析系统原生下拉通知栏的每条通知的默认背景， 然后通过systemui的通知栏流程，设置默认下拉状态栏UI中的通知栏部分每一条通知背景修改为圆角背景
Android 10.0 原生SystemUI下拉通知栏UI背景设置为圆角背景的定制(二)
在10.0的系统rom定制化开发中，在原生系统SystemUI下拉状态栏的通知栏的背景是白色四角的背景， 由于在产品设计中，需要把四角背景默认改成圆角背景，所以就需要分析系统原生下拉通知栏的每条通知的默认背景， 然后通过熟悉systemui的通知栏流程，设置默认下拉状态栏UI中的通知栏部分每一条通知背景修改为圆角背景
Android 原生 SystemUI 下拉通知栏界面实现圆角背景的定制
为了提升用户体验和界面美观度，我们可以对下拉通知栏的背景进行定制，使其呈现圆角的外观。通过对布局文件和代码的修改，我们可以轻松地美化系统界面，提升用户体验。首先，我们需要修改 SystemUI 源码中与下拉通知栏相关的布局文件，以及对应的 Java 代码。在整个布局文件的最外层添加一个 LinearLayout，设置背景为圆角，并指定相应的圆角半径。这样，我们就完成了对 Android 原生 SystemUI 下拉通知栏界面的圆角背景设置。该文件定义了下拉通知栏的背景样式，实现了圆角效果。
Android 原生 SystemUI 下拉通知栏界面圆角背景设置的定制
Android 的下拉通知栏是使用 SystemUI 进程来实现的，它是 Android 系统的一部分，负责管理状态栏、通知以及其他与用户界面相关的功能。为了提升用户体验和界面美观度，我们可以定制 SystemUI 的下拉通知栏界面，将其背景设置为圆角背景。本文将详细介绍如何进行这样的定制，并提供相应的源代码示例。需要注意的是，以上示例代码只是为了演示目的，并未完全包括 SystemUI 的所有相关部分。实际进行定制时，可能需要进行更多的调整和适配，以确保正确实现所需的效果。如有任何问题，请随时提问。
Android 原生SystemUI下拉通知栏界面背景设置为圆角背景的定制
如果你想为原生SystemUI下拉通知栏界面添加圆角背景，本文将为你提供一种实现方法。完成上述步骤后，重新编译和部署SystemUI模块，然后运行你的Android设备，你将看到下拉通知栏界面的背景已经变为圆角背景。接下来，我们需要修改SystemUI中的布局文件，以应用自定义的圆角背景。最后，我们需要在SystemUI的代码中加载并设置自定义的圆角背景。找到下拉通知栏的代码文件，一般位于。在该布局文件中，找到表示下拉通知栏背景的View，通常是一个。是上述自定义的圆角背景的资源文件名。
Android 原生SystemUI下拉通知栏界面设置为圆角背景的定制
默认情况下，下拉通知栏的界面是矩形的，但是有时候我们可能希望将其设置为圆角背景，以增加界面的美观度和一致性。本文将介绍如何在Android原生SystemUI中实现下拉通知栏界面的圆角背景设置，并提供相应的源代码供参考。请注意，上述示例只是演示了如何在Android原生SystemUI中实现下拉通知栏的圆角背景设置的基本思路，实际应用中还需要根据具体需求进行适当的修改和调整。以下是一个简化的示例，展示了如何在SystemUI中设置下拉通知栏的圆角背景。最后，在SystemUI的源代码中找到创建。
Windows下CMake的下载与安装详解
目录一、CMake介绍二、CMake的下载与安装 一、CMake介绍 CMake是一个跨平台的安装（编译）工具，可以用简单的语句来描述所有平台的安装(编译过程)。它能够输出各种各样的makefile或者project文件，能测试编译器所支持的C++特性，类似UNIX下的automake。 二、CMake的下载与安装 CMake下载链接：https://cmake.org/download/。 下载最新稳定版即可（Latest Release）： 下载完成后，单击“Next”按钮，在下图中勾选“I acce
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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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